Qwen 3.6 35B A3B
35 mil millones de parámetros, 3 mil millones activos: MoE de frontera en hardware de consumo
Qwen 3.6 35B A3B es un modelo Mixture-of-Experts que activa solo 3B parámetros por token de entre 256 expertos. Con un 73,4% en SWE-bench Verified, 92,7% en AIME 2026 y licencia Apache 2.0, lleva capacidades de programación y razonamiento de frontera a GPUs de consumo.
Variantes del modelo
MoE open-weight para despliegue local y en la nube
Qwen 3.6 35B A3B ofrece un rendimiento sólido con un mínimo de parámetros activos. Elige la variante ajustada para instrucciones para chat y programación, o el modelo base para fine-tuning.
Arquitectura Mixture-of-Experts
35B parámetros totales, 3B activos por token, 256 expertos
Qwen 3.6 35B A3B usa un diseño Hybrid Gated DeltaNet + Gated Attention + MoE con 256 expertos, enrutando 8 expertos más 1 compartido por token. El contexto nativo de 262K es extensible a 1M de tokens, y la licencia Apache 2.0 permite uso comercial sin restricciones.
Con solo 3B parámetros activos por token, este modelo funciona eficientemente en GPUs de consumo ofreciendo un rendimiento que rivaliza con modelos densos mucho más grandes.
Ajustado para instrucciones
35B A3B Instruct
Optimizado para IA conversacional, programación y tareas agénticas en hardware de consumo
Ajustado para seguimiento de instrucciones y diálogo multi-turno con eficiencia MoE
Pre-entrenado
35B A3B Base
Modelo MoE base para fine-tuning y aplicaciones especializadas
Pre-entrenado con enrutamiento MoE de 256 expertos sobre datos diversos
Capacidades
256 expertos, 3B activos: máxima eficiencia con gran rendimiento
Qwen 3.6 35B A3B combina un enorme pool de expertos con un cómputo activo mínimo para ofrecer capacidades impresionantes de programación, razonamiento y agénticas en hardware de consumo.
Ingeniería de software real
73,4% en SWE-bench Verified, resolviendo issues reales de GitHub con solo 3B parámetros activos por token. Competitivo con modelos que usan 10 veces más cómputo en inferencia.
Operaciones de terminal
51,5 en Terminal-Bench 2.0 para flujos de trabajo complejos de terminal con múltiples pasos. Maneja depuración, administración de sistemas y tareas de pipelines de compilación con gran competencia.
Matemáticas avanzadas
92,7% en AIME 2026: razonamiento matemático casi de frontera desde un modelo que funciona en GPUs de consumo. El modo de pensamiento paso a paso permite la resolución transparente de problemas.
Contexto de 262K a 1M
Ventana de contexto nativa de 262K extensible a 1M de tokens. Analiza bases de código completas, documentos largos y conversaciones complejas multi-turno sin truncamiento.
Programación competitiva
80,4 en LiveCodeBench v6 para resolución de problemas algorítmicos. Sólidas capacidades de generación de código, depuración y refactorización en múltiples lenguajes de programación.
Libertad open-weight
La licencia Apache 2.0 permite uso comercial sin restricciones, fine-tuning y redistribución. Transparencia total de los pesos del modelo para investigación y personalización.
Aspectos destacados
Rendimiento MoE de frontera en hardware de consumo
Qwen 3.6 35B A3B logra resultados sólidos en benchmarks de programación, razonamiento y agénticos activando solo 3B parámetros por token.
Logros principales
- SWE-bench Verified: 73,4% - ingeniería de software real
- Terminal-Bench 2.0: 51,5 - operaciones complejas de terminal
- AIME 2026: 92,7% - matemáticas avanzadas
- LiveCodeBench v6: 80,4 - programación competitiva
- Licencia Apache 2.0 - totalmente open-weight
Especificaciones técnicas
- 35B parámetros totales, 3B activos por token
- 256 expertos: 8 enrutados + 1 compartido activo por token
- Arquitectura Hybrid Gated DeltaNet + Gated Attention + MoE
- Contexto nativo de 262K, extensible a 1M de tokens
- Funciona localmente en GPUs de consumo
Rendimiento
Gran rendimiento MoE con coste de inferencia de 3B activos
Qwen 3.6 35B A3B obtiene un 73,4% en SWE-bench Verified y un 92,7% en AIME 2026 activando solo 3B parámetros por token, llevando capacidades de frontera al hardware de consumo.
Qwen 3.6 35B A3B demuestra que las arquitecturas MoE dispersas con 256 expertos pueden ofrecer resultados impresionantes en ingeniería de software, matemáticas y programación competitiva a una fracción del coste computacional.
SWE-bench Verified: 73,4% con solo 3B parámetros activos
Terminal-Bench 2.0: 51,5 en operaciones de terminal
AIME 2026: 92,7% en matemáticas avanzadas
LiveCodeBench v6: 80,4 en programación competitiva
Licencia open-weight Apache 2.0
Comparación de benchmarks
Qwen 3.6 35B A3B vs la familia Qwen 3.6 y competidores
Qwen 3.6 35B A3B ofrece un rendimiento sólido en benchmarks de ingeniería de software, operaciones de terminal y razonamiento con un coste de inferencia mínimo.
| Benchmark | Qwen 3.6 35B A3B MoE Destacado | Qwen 3.6 27B Denso | Qwen 3.6 Plus Propietario | Qwen 3 235B A22B MoE |
|---|---|---|---|---|
SWE-bench Verified Ingeniería de software real | 73.4% | 77.2% | 78.8% | 76.2% |
Terminal-Bench 2.0 Operaciones de terminal | 51.5 | 59.3 | 61.6 | - |
AIME 2026 Matemáticas No tools | 92.7% | 94.1% | - | - |
LiveCodeBench v6 Programación competitiva | 80.4 | 83.9 | - | - |
Resultados de benchmarks de la ficha oficial del modelo Qwen 3.6 y evaluaciones de HuggingFace.
MoE de 256 expertos
Capacidad de 35B, coste de inferencia de 3B: funciona en GPUs de consumo
El diseño Mixture-of-Experts enruta cada token a través de 8 de los 256 expertos más 1 experto compartido. Los 35B parámetros se cargan para diversidad de enrutamiento, pero solo 3B se activan por paso forward. Combinado con la arquitectura Hybrid Gated DeltaNet + Gated Attention, esto permite el despliegue en GPUs de consumo con un rendimiento sólido.
- 3B parámetros activos por token de una capacidad total de 35B
- 256 expertos: 8 enrutados + 1 compartido activo por token
- Funciona localmente en GPUs de consumo con cuantización
Open Weight
Apache 2.0: totalmente abierto para uso comercial y fine-tuning
Qwen 3.6 35B A3B se publica bajo la licencia Apache 2.0, permitiendo despliegue comercial sin restricciones, fine-tuning y redistribución. Descarga los pesos de HuggingFace y despliega en tu propia infraestructura con control total.
- Licencia Apache 2.0 - sin restricciones de uso
- Acceso completo a los pesos para fine-tuning y personalización
- Ecosistema impulsado por la comunidad con amplio soporte de frameworks
Empezar
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Prueba el modelo MoE de 256 expertos al instante, sin configuración
Integra a través de endpoints API compatibles con OpenAI
Especificaciones técnicas completas y resultados de benchmarks
Repositorio oficial del modelo con pesos Apache 2.0
Despliegue local
Ejecuta en tu propio hardware
Despliega localmente en GPUs de consumo con pesos cuantizados. Licencia Apache 2.0 para uso sin restricciones.
Ecosistema Qwen
Parte de la familia de modelos Qwen 3.6
Qwen 3.6 35B A3B es la variante MoE open-weight de la última familia de modelos de Alibaba, diseñada para máxima accesibilidad en hardware de consumo.
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