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Qwen3.5-9BOPEN
Qwen3.5-9B est un modèle de fondation multimodal de la famille Qwen3.5, conçu pour offrir un raisonnement, un codage et une compréhension visuelle solides dans une architecture efficace de 9 milliards de paramètres.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $0.11 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 76% des 204 modèles open-weight suivis ici
- 4 sur 54 modèles Alibaba suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de référence indépendants pour Qwen3.5-9B, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : Reasoning.
For the same budget, Qwen3.5-9B delivers 10 times more capability. Open weights also mean you can self-host it and pay nothing per token.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.48 par 1M de tokens (médiane de 45) — celui-ci coûte $0.11.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash (batch) · GPT-6 Luna (batch) · DeepSeek V4 Flash 0731 et 9 de plus
À propos de ce modèle
Qwen3.5-9B est un modèle d'IA open-weight d'Alibaba. Vous pouvez le télécharger et le déployer en self-hosted gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste de l'API hébergée, suivis quotidiennement, pour quand vous préférez la commodité au self-hosting.
Questions fréquemment posées
Qu'est-ce que Qwen3.5-9B ?
Qwen3.5-9B 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 11.2 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Qwen3.5-9B est-il gratuit ?
Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Qwen3.5-9B et ne rien payer par token. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,1 $ par million de tokens d'entrée et de 0,15 $ par million de tokens de sortie.
À quoi sert Qwen3.5-9B ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 80.6%, Humanity's Last Exam 14.9%, Long Context Reasoning 70%, SciCode 29.5%, IFBench 66.7%, τ²-Bench 86.8%, τ-Bench Banking 7%, Terminal-Bench 29.2%, Terminal-Bench Hard 24.2%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.
Quelle est la vitesse de Qwen3.5-9B ?
Il génère environ 32.1 tokens par seconde, avec un délai médian 1.12s avant le premier token. Mesuré indépendamment par Artificial Analysis.
Puis-je auto-héberger Qwen3.5-9B ?
Oui. Qwen3.5-9B 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.