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Qwen3.5-27BOPEN
Le modèle Dense de vision-langage natif Qwen3.5 27B incorpore un mécanisme d'attention linéaire, offrant des temps de réponse rapides tout en équilibrant la vitesse d'inférence et la performance.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.54 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 35% des 191 modèles open-weight suivis ici
- 28 sur 51 modèles Alibaba suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Qwen3.5-27B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Reasoning.
Pour le même budget, Qwen3.5-27B offre 6,7 fois plus de capacité. Les open weights signifient également que vous pouvez l'auto-héberger et ne rien payer par token.
Les modèles à ce niveau coûtent $1.72 par 1M de tokens (médiane de 20) — celui-ci coûte $0.54.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna et 14 de plus
À propos de ce modèle
Qwen3.5-27B 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.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Qwen3.5-27B ?
Qwen3.5-27B 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 34.6 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Qwen3.5-27B est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Qwen3.5-27B et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,2 $ par million de tokens d'entrée et de 1,56 $ par million de tokens de sortie.
À quoi sert Qwen3.5-27B ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 85.8%, Humanity's Last Exam 23.9%, Long Context Reasoning 72.3%, SciCode 39.5%, IFBench 75.6%, τ²-Bench 93.9%, Terminal-Bench Hard 32.6%.
Puis-je auto-héberger Qwen3.5-27B ?
Oui. Qwen3.5-27B 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.