Le modèle natif de vision-langage Qwen3.5 122B-A10B est construit sur une architecture hybride qui intègre un mécanisme d'attention linéaire avec un modèle de mélange d'experts sparse, atteignant une efficacité d'inférence supérieure.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
Scores de référence indépendants pour Qwen3.5-122B-A10B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Reasoning.
Qwen3.5-122B-A10B est un modèle d'IA open-weight d'Alibaba. Vous pouvez le télécharger et le self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Qwen3.5-122B-A10B est un modèle de langage IA de Alibaba. Il est open-weight : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 32.8 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Qwen3.5-122B-A10B et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,26 $ par million de jetons d'entrée et de 2,08 $ par million de jetons de sortie.
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 85.7%, Humanity's Last Exam 25.2%, Long Context Reasoning 70.3%, SciCode 42%, IFBench 75.7%, τ²-Bench 93.6%, τ-Bench Banking 15.3%, Terminal-Bench 47.6%, Terminal-Bench Hard 31.1%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Il génère environ 138.8 tokens par seconde, avec un délai médian 1.01s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Oui. Qwen3.5-122B-A10B a des open weights, donc vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par token.