Qwen3.6-35B-A3B

Qwen3.6-35B-A3B est un LLM open-weights de Qwen, publié le 16 avril 2026 sous licence Apache 2.0 avec usage commercial autorisé. Son profil repose sur 35 milliards de paramètres, dont 3 milliards actifs, et sur une très grande fenêtre de contexte de 262 144 tokens.

Le modèle se distingue surtout par son positionnement très économique : sa tarification est nettement inférieure à celle des LLM similaires et reste très en dessous des modèles frontière. À sa sortie, il se situait dans le top 18% sur GPQA parmi les LLM de sa génération, ce qui en fait un modèle compétitif pour son époque.

Caractéristiques

Indices de synthèse

Indices Artificial Analysis. Le rang situe le modèle parmi tous les LLM du catalogue disposant de l'indice.

Performances (benchmarks)

« Auto-déclaré » : score communiqué par l'éditeur, non rejoué indépendamment. « Mesuré » : évalué par un tiers (Epoch AI, LiveBench). Le rang est calculé parmi les LLM évalués sur le même benchmark.

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

Tarifs

Prix en dollars US par million de tokens.

Sa tarification se situe 93 % en dessous de la moyenne des LLM similaires, et 34,5 fois moins cher que les modèles frontières (Claude Fable 5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview).

Coût & vitesse agentiques

Coûts et durées réels mesurés en exécutant le modèle comme agent. PinchBench = un run complet de 147 tâches (harness OpenClaw) ; Benchable = moyenne par benchmark. Sources : PinchBench, Benchable.ai.

Notre analyse

Forces. Qwen3.6-35B-A3B affiche ses meilleurs résultats sur les tâches de General Knowledge et d’Ethics de Benchable, où il apparaît dans le top 10. La classification d’e-mails ressort aussi comme un point solide, avec un score très élevé et un classement favorable dans un panel large de modèles. Le modèle tient également un niveau correct en Reasoning et en Mathematics, sans se limiter à des usages de génération généraliste. Son autre atout majeur est économique : avec un tarif annoncé 93% sous la moyenne des LLM similaires et environ 34,5 fois moins cher que les modèles frontière, il vise les déploiements sensibles au coût, en particulier lorsque de longs contextes sont nécessaires.

Limites et points d'attention. Les indices globaux placent Qwen3.6-35B-A3B davantage dans une zone intermédiaire que parmi les meilleurs modèles de sa catégorie, surtout sur l’Agentic Index et le Code Index. Le benchmark Hallucinations reste moins distinctif en classement relatif, malgré un score brut élevé, ce qui impose de la prudence pour les usages factuels sensibles. Les performances en Reasoning et en Mathematics sont solides mais pas dominantes. Le modèle convient surtout aux usages open-weights à coût réduit, avec long contexte, connaissance générale, tri de contenus et tâches applicatives où le prix par token pèse fortement.

Sources des données : LLM-Stats (llm-stats.com) · OpenRouter (openrouter.ai) · Artificial Analysis (artificialanalysis.ai) · Benchable.ai (benchable.ai).