# Qwen 3.6 35B-A3B

> Fiche du modèle de langage Qwen 3.6 35B-A3B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen 3.6 35B-A3B (Alibaba) : score IA de 73,2, 93e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen-3-6-35b-a3b/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 14 avril 2026

## Score général

- Score IA : 73,2 (marge à 90 % : de 69,6 à 76,9)
- Rang : 93 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 50 % du poids des tâches, 12 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 71,9 | Rang 73 · 44 % |
| Code | 67,2 | Provisoire · 23 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 73,0 | Provisoire · 25 % |
| Sciences | 77,9 | Rang 51 · 60 % |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | non mesuré | Non mesuré |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Qwen3.6 35B A3B (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-35b-a3b) | 18,2 | 145e sur 193 | 124,8 jetons/s | 2,10 s | 0,375 $ / 2,25 $ |
| [Qwen3.6 35B A3B (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-35b-a3b-non-reasoning) | 15,2 (estimé) | hors classement | 137,7 jetons/s | 2,12 s | 0,375 $ / 2,25 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-6-35b-a3b

## Exécution locale

Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

## Fiche technique

- Prix : 0,22 € / 1,30 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo, son
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen3.6-35B-A3B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3.6-35b-a3b)
- Par API : [API Alibaba](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio)
- L'essayer : [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 86,7 % | 75,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 84,8 % | 76,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 83,8 % | 76,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 68,9 % | 67,8 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 73,9 % | 65,8 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Surface Evolver Bench | Sciences | 44,4 % | 78,8 | saturé | https://yhenon.github.io/surface-evolver-llm-eval/ |
| SciCode | Code | 35,8 % | 66,0 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| LMCA | Raisonnement | 29,7 | 71,8 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| WeirdML (v2) | Code | 34,5 % | 63,7 | actif | https://htihle.github.io/weirdml.html |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 23 % | 68,4 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 26 % | 81,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 20,4 % | 71,3 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (v2) | Maths | 17,5 % | 69,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 22 % | 83,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SciCode | Code | 1,3 % | -44,7 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| CritPt | Sciences | 0,3 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 4 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen 3.6 35B-A3B ?** Qwen 3.6 35B-A3B obtient un score IA de 73,2, avec une marge de 69,6 à 76,9, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 93e sur 246 modèles, à partir de 12 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen 3.6 35B-A3B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont sciences (77,9) et maths (73,0). Sa tâche la plus faible est code (67,2).

**Qwen 3.6 35B-A3B peut-il tourner en local ?** Ses poids sont ouverts, mais sa taille n'est pas communiquée. Aucune estimation de mémoire n'est possible.

**Combien coûte Qwen 3.6 35B-A3B ?** 0,22 € par million de jetons en entrée et 1,30 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Qwen 3.6 35B-A3B ?** Qwen 3.6 35B-A3B est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 14 avril 2026. Ses poids sont ouverts.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com