Qwen3.6-35B-A3B - 阿里通义开源的混合专家 MoE 模型

发布于 2026-04-17 · Qwen3.6-35B-A3B是阿里通义千问团队推出的开源混合专家（MoE）模型，总参数量350亿，激活参数30亿。模型主打极致推理效率与智能体编程能力，在多项编程基准测试中超越参数规模更大的稠密模型Qwen3.5-27B，显著优于谷歌最新发布的Gemma 4系列模型。

Qwen3.6-35B-A3B是什么

Qwen3.6-35B-A3B 是阿里通义千问团队开源的混合专家（MoE）模型，总参数 350 亿，激活 30 亿。它把重心放在推理效率和智能体编程上，多项编程基准的成绩超过了参数更大的稠密模型 Qwen3.5-27B，也明显强于谷歌最新发布的Gemma 4系列。作为 Qwen3.6 系列第一个开源版本，它原生支持多模态感知与推理，视觉语言能力已经和Claude Sonnet 4.5基本持平，个别项目还略占上风，是目前通用性最好的开源模型之一。

Qwen3.6-35B-A3B的主要功能

智能体编程：Agentic Coding 是它最见长的部分，SWE-bench、Terminal-Bench 等编程基准上成绩不错，能直接接进OpenClaw、Claude Code、Qwen Code等第三方编程助手中。
多模态感知与推理：原生支持视觉语言理解，MMMU、RealWorldQA 等视觉问答基准上成绩靠前，空间智能尤其突出（RefCOCO 92.0、ODInW13 50.8）。
双模式推理：思考模式对付复杂推理，非思考模式负责快速响应，两者可以随时切换，按任务挑一种。
高效推理：稀疏 MoE 架构，只激活 30 亿参数就能做到几倍规模稠密模型的水平，推理成本因此低了不少。
工具调用与MCP支持：支持函数调用、代码解释器和 MCP（Model Context Protocol），能接上外部工具和 API 完成复杂任务。
长上下文处理：上下文窗口 200K，长文档理解、长程代码生成这类任务都能处理。

如何使用Qwen3.6-35B-A3B

在线体验：访问 Qwen Studio 官网（https://chat.qwen.ai/），不用注册就能开始对话，文本和图片都能输入，编程与多模态能力可以立刻试。
API 调用（生产部署）
- 阿里云百炼平台：登录阿里云百炼控制台，选择模型 qwen3.6-flash 创建 API Key。接口支持标准 OpenAI 协议（Chat Completions/Responses API）和 Anthropic 协议，现有的 GPT/Claude 调用换个地址就能迁移过来。调用时建议打开 preserve_thinking 参数，把思维链保留下来，智能体任务的表现会更好。
- 本地部署：从 Hugging Face 下载开源权重，用 vLLM、Ollama 或 Transformers 加载即可。
第三方工具集成
- OpenClaw：在配置文件里把 Base URL 指向阿里云百炼的端点，填上 API Key，模型名选 qwen3.6-flash，就能在终端里用它顶替默认的编码助手。
- Qwen Code：专为 Qwen 系列优化的开源终端智能体，第一次运行输入 /auth 完成阿里云百炼认证，之后它会自动识别并调用 Qwen3.6-35B-A3B 做代码生成和工具调用。
- Claude Code：API 兼容 Anthropic 协议，所以在 Claude Code 的配置里把端点地址和模型名一换，就能用上带视觉能力的编码体验。

Qwen3.6-35B-A3B的关键信息和使用要求

开源协议：权重完全开源，本地部署和商用都可以，在 Hugging Face 与 ModelScope 上都能下载。
在线体验：通过Qwen Studio可以直接对话，不用部署就能把完整功能试一遍。
API调用：阿里云百炼 API 即将支持，调用名是qwen3.6-flash，兼容 OpenAI 规范的 Chat Completions 和 Responses API，也支持 Anthropic API 协议。
硬件要求：本地部署的门槛比稠密模型低得多，显存够跑 30 亿激活参数就能运行，个人开发者自己的机器就撑得住。
第三方集成：已经适配 OpenClaw（Moltbot）、Qwen Code、Claude Code 等主流 AI 编程助手，能直接接进现有开发工作流。
特色功能：API 里有一个preserve_thinking参数，能把前几轮的思维内容留在消息里，复杂的智能体任务建议开着。

Qwen3.6-35B-A3B的核心优势

极致参数效率：3B 激活参数，在编程、推理任务上超过 27B 稠密模型，”小身材大能量”说的就是这种推理经济性。
顶尖智能体编程能力：在 SWE-bench Verified（73.4）、Terminal-Bench 2.0（51.5）这些编程基准上，比同规模、甚至更大规模的模型都靠前。
视觉能力对标闭源模型：多模态表现与 Claude Sonnet 4.5 打平，空间智能（RefCOCO 92.0）和文档理解尤其能打。
全场景生态兼容：OpenAI 与 Anthropic 两套 API 协议同时支持，现有工作流里换个模型就能跑，迁移成本很低。

Qwen3.6-35B-A3B的项目地址

HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B

Qwen3.6-35B-A3B的同类竞品对比

对比维度	Qwen3.6-35B-A3B	Qwen3.5-27B	Gemma 4-31B
架构类型	MoE（稀疏）	Dense（稠密）	Dense（稠密）
总参数量	35B	27B	31B
激活参数量	3B	27B（全激活）	31B（全激活）
SWE-bench Verified	73.4	75.0	52.0
Terminal-Bench 2.0	51.5	41.6	42.9
MMMU（多模态）	81.7	82.3	80.4
RealWorldQA	85.3	83.7	72.3
开源协议	Apache 2.0（可商用）	Apache 2.0	Apache 2.0
上下文长度	200K	128K	128K
多模态支持	原生支持	需额外适配	部分支持
智能体优化	深度优化	基础支持	基础支持
部署成本	低（仅需3B显存）	高（需27B显存）	高（需31B显存）