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Qwen3.6 35B-A3B
Qwen コーディングエージェント日本語画像入力長文
パラメータ
36B
アクティブ 3B（MoE）
いちばん小さい量子化
19.0GB
MLX 4bit
KV キャッシュ（8K・FP16）
0.16GB
公称コンテキスト 256K
乗るスペック
47/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後6bit 前後8bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Qwen3.6 35B-A3B は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント軽量級（Claude Haiku 5.5・Gemini 3.8 Flash と同じくらい）。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 19%・Claude Sonnet 5.5 に 17%・Claude Haiku 5.5 に 44%（1 ベンチ・比べた相手 5 モデル）
- コーディング軽量級（Gemini 3.5 Flash-Lite と同じくらい）（3 ベンチ・比べた相手 23 モデル）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 22%・Claude Haiku 5.5 に 28%（3 ベンチ・比べた相手 32 モデル）
- 数学目印なし（2 ベンチ・比べた相手 7 モデル）
- 日本語数字なし（判定できません）
- 画像理解目印なし（2 ベンチ・比べた相手 9 モデル）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Qwen3.6 35B-A3Bクラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 8 / 9・最小構成で 38.0 GB（うち KV 0.2 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 8 / 9・最小構成で 39.1 GB（うち KV 1.3 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 8 / 9・最小構成で 40.4 GB（うち KV 2.5 GB）
乗らない: RTX 4090 24GB
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Max 64GBM5 Ultra 256GBRTX 5090 32GB
用途ごとに見るベンチ
Qwen3.6 35B-A3B はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：6 モデル中 4 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6（65.4）。それより下のクラウドはなし
- τ²-Bench：Qwen3.6 35B-A3B の数字なし
- SWE-bench Verified：10 モデル中 5 位。クラウドでいちばん近いのは Claude Opus 4.6（80.8）。それより下のクラウドはなし
- Humanity's Last Exam：25 モデル中 18 位。クラウドでいちばん近いのは Qwen3.7 Plus（34.7）。それより下のクラウドはなし
- Artificial Analysis Intelligence Index：Qwen3.6 35B-A3B の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M5 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 21.1 GB | 18.0 GB | — | — |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 23.0 GB | — | — |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 23.0 GB | — | — |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | オフロードで動く | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 23.0 GB | — | — |
| M5 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 24.0 GB | 33K | 45.9 |
| M4 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 24.0 GB | 33K | 36.0 |
| M2 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 24.0 GB | 33K | 120 |
| M1 Max 32GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 24.0 GB | 33K | 120 |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗る | UD-Q4_K_XL | 23.5 GB | 31.0 GB | 232K | 212 |
| M5 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 27.0 GB | 171K | 138 |
| M4 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 27.0 GB | 171K | 123 |
| M3 Max 36GBMLX | 乗る | MLX 4bit | 21.1 GB | 27.0 GB | 171K | 90.0 |
| M5 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 29.6 GB | 36.0 GB | 152K | 133 |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 29.6 GB | 36.0 GB | 152K | 66.4 |
| M4 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 29.6 GB | 36.0 GB | 152K | 118 |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 29.6 GB | 36.0 GB | 152K | 59.0 |
| M3 Max 48GBMLX | 乗る | MLX 6bit | 29.6 GB | 36.0 GB | 152K | 86.5 |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 47.0 GB | 241K | 130 |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 47.0 GB | 241K | 113 |
| M5 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 104 |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 51.9 |
| M4 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 92.4 |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 46.2 |
| M3 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 67.7 |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 135 |
| M2 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 67.7 |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 135 |
| M1 Max 64GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 48.0 GB | 256K | 67.7 |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 57.6 GB | 256K | 41.1 |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 72.0 GB | 256K | 203 |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 72.0 GB | 256K | 139 |
| M3 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 72.0 GB | 256K | 50.8 |
| M2 Max 96GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 72.0 GB | 256K | 67.7 |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 95.0 GB | 256K | 178 |
| M5 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 96.0 GB | 256K | 104 |
| M4 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 96.0 GB | 256K | 92.4 |
| M3 Max 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 96.0 GB | 256K | 67.7 |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 96.0 GB | 256K | 135 |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 96.0 GB | 256K | 135 |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 115 GB | 256K | 49.6 |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 115 GB | 256K | 41.1 |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 144 GB | 256K | 135 |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 192 GB | 256K | 203 |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 192 GB | 256K | 139 |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | Q8_0 | 37.7 GB | 380 GB | 256K | 247 |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 384 GB | 256K | 203 |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗る | MLX 8bit | 38.0 GB | 384 GB | 256K | 139 |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 39.0 GB | 192 GB | 256K | 86.1 |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 39.0 GB | 768 GB | 256K | 108 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 8bit | 41.0 GB | 1536 GB | 256K | 87.5 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | BF16 | 76.5 GB | 230 GB | 256K | 46.0 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 67.0 GB | 15.98 | Qwen/Qwen3.6-35B-A3B |
| FP8 | FP8 | 34.9 GB | 8.33 | Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 |
| GGUF | UD-Q4_K_XL | 20.8 GB | 4.97 | unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
| GGUF | UD-Q6_K_XL | 29.7 GB | 7.08 | unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
| GGUF | Q8_0 | 34.4 GB | 8.20 | unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 19.0 GB | 4.53 | lmstudio-community/Qwen3.6-35B-A3B-MLX-4bit |
| MLX | MLX 6bit | 27.1 GB | 6.46 | lmstudio-community/Qwen3.6-35B-A3B-MLX-6bit |
| MLX | MLX 8bit | 35.1 GB | 8.38 | lmstudio-community/Qwen3.6-35B-A3B-MLX-8bit |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 36B（アクティブ 3B）（MoE）
- 層数
- 40
- KV を持つ層
- 10層×1,024要素
- 入力
- テキスト・画像
- ライセンス
- apache-2.0
- 公開日
- 2026-04-15
- 配布元
- Qwen/Qwen3.6-35B-A3B
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model lmstudio-community/Qwen3.6-35B-A3B-MLX-4bitllama-server -hf unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192ollama run hf.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF:UD-Q4_K_XLvllm serve Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 --max-model-len 8192ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 73.4 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; internal agent scaffold (bash + file-edit), 200K ctx | 2026-04-15 |
| Terminal-Bench 2.0 | 51.5 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; Harbor/Terminus-2 harness, avg of 5 runs | 2026-04-15 |
| MMLU-Pro | 85.2 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-15 |
| GPQA Diamond | 86 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; row labeled 'GPQA' in card | 2026-04-15 |
| Humanity's Last Exam | 21.4 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; no tools | 2026-04-15 |
| LiveCodeBench | 80.4 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; LiveCodeBench v6 | 2026-04-15 |
| AIME 2026 | 92.7 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; full AIME 2026 (I & II) | 2026-04-15 |
| MMMU | 81.7 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-15 |
| SWE-bench Pro | 49.5 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-15 |
| MMMU-Pro | 75.3 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report | 2026-04-15 |
| HMMT Feb 2026 | 83.6 | ベンダー | thinking mode (default), vendor self-report; row labeled 'HMMT Feb 26' | 2026-04-15 |