# Qwen3.5-9B

> Fiche du modèle de langage Qwen3.5-9B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen3.5-9B (Alibaba) : score IA de 65,7, 134e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen3-5-9b/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 24 février 2026

## Score général

- Score IA : 65,7 (marge à 90 % : de 62,1 à 69,2)
- Rang : 134 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 60 % du poids des tâches, 16 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 | 64,9 | Provisoire · 33 % |
| Code | 59,9 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | non mesuré | Non mesuré |
| Maths | 65,7 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 70,9 | Provisoire · 40 % |
| Français | 59,4 | Rang 92 · 50 % |
| 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) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Qwen3.5 9B (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-5-9b-non-reasoning) | 13,3 (estimé) | hors classement | 81,7 jetons/s | 0,91 s | 0,17 $ / 0,25 $ |
| [Qwen3.5 9B (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-5-9b) | 11,2 | 168e sur 193 | 34,6 jetons/s | 2,42 s | 0,135 $ / 0,2 $ |

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/qwen3-5-9b-non-reasoning

## Exécution locale

Tient à partir d'une carte graphique de 10 Go (8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B570. Mémoire estimée : 6,7 Go.

- Allégée, 4 bits : 6,7 Go
- Allégée, 8 bits : 11,7 Go
- Complète, 16 bits : 22,2 Go

- Plus petite machine : [Carte graphique 10 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_10_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : [Carte graphique 10 Go](https://quelleia.com/local/#carte_graphique_10_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Intel Arc B570](https://quelleia.com/local/intel-arc-b570/)
- PC portable RTX : [PC portable GeForce RTX 12 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_rtx_12_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable avec GeForce RTX 5070 Ti](https://quelleia.com/local/pc-portable-geforce-rtx-5070-ti/)
- PC portable Intel : [PC portable Intel Core Ultra 32 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_intel_32_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Samsung Galaxy Book6 Pro 16 pouces, 32 Go](https://quelleia.com/local/samsung-galaxy-book6-pro-16/)
- PC portable Snapdragon : [PC portable Snapdragon X2 48 Go](https://quelleia.com/local/#pc_portable_snapdragon_48_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [ASUS Zenbook A16 (2026), Snapdragon X2 Elite Extreme, 48 Go](https://quelleia.com/local/asus-zenbook-a16-2026-snapdragon-x2-48go/)
- Mac : [Mac 16 Go](https://quelleia.com/local/#mac_16_go), version allégée à 8 bits ; par exemple [Mac mini M6, 16 Go](https://quelleia.com/local/mac-mini-m6-16go/)
- Ryzen AI Max : [Ryzen AI Max 32 Go](https://quelleia.com/local/#ryzen_ai_max_32_go), version complète ; par exemple [Ryzen AI Max 385, 32 Go](https://quelleia.com/local/ryzen-ai-max-385-32go/)
- Nvidia DGX : [DGX Spark 128 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark), version complète ; par exemple [Nvidia DGX Spark](https://quelleia.com/local/dgx-spark/)
- Sans carte graphique : [PC portable 16 Go](https://quelleia.com/local/#portable_16_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [PC portable 16 Go, sans carte graphique](https://quelleia.com/local/pc-portable-16-go/)
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,10 € / 0,15 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 9,7 milliards
- 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/Qwen3.5-9B)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen3.5-9B)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3.5-9b)
- 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 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 95,1 % | 58,8 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| GPQA Diamond | Sciences | 79 % | 71,9 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 78,9 % | 71,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 68,6 % | 63,5 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, INCLUDE (connaissances) | Français | 64,5 % | 62,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 61,7 % | 65,6 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 58,9 % | 41,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 58,6 % | 85,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 71,2 % | 63,3 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 42,8 % | 60,4 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 42,4 % | -69,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, OrangeSum (résumé) | Français | 37 % | 51,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LMCA | Raisonnement | 24,47 | 67,1 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| SciCode | Code | 27,5 % | 54,8 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| EuroEval, MultiLoKo (connaissances locales) | Français | 18,7 % | 53,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Terminal-Bench 2.0 | Code | 9,2 % | 59,7 | actif | https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.0 |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 12 % | 68,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0,3 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 2 % | 47,6 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen3.5-9B ?** Qwen3.5-9B obtient un score IA de 65,7, avec une marge de 62,1 à 69,2, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 134e sur 246 modèles, à partir de 16 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen3.5-9B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont sciences (70,9) et maths (65,7). Sa tâche la plus faible est français (59,4).

**Qwen3.5-9B peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'une carte graphique de 10 Go (8 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une Intel Arc B570. Mémoire estimée : 6,7 Go.

**Combien coûte Qwen3.5-9B ?** 0,10 € par million de jetons en entrée et 0,15 € 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 Qwen3.5-9B ?** Qwen3.5-9B est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 24 février 2026. Ses poids sont ouverts.

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