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Qwen3.5-9BOPEN
Qwen3.5-9B è un modello di base multimodale della famiglia Qwen3.5, progettato per fornire un forte ragionamento, codifica e comprensione visiva in un'architettura efficiente da 9 miliardi di parametri.
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.11 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 76% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 3 di 51 modelli Alibaba monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Qwen3.5-9B, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Reasoning.
Con lo stesso budget, Qwen3.5-9B offre 23 volte più capacità. Gli open weights significano anche che può self-hostarlo e non pagare nulla per token.
I modelli a questo livello costano $0.75 per 1M token (mediana di 14) — questo costa $0.11.
Più economico e migliore su questo indice: DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 · Solar Pro 4 e 3 in più
Informazioni su questo modello
Qwen3.5-9B è un modello AI open-weight di Alibaba. Puoi scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sottostanti sono i prezzi di listino delle API hosted, monitorati quotidianamente, per quando preferisci la comodità al self-hosting.
Domande frequenti
Cos'è Qwen3.5-9B?
Qwen3.5-9B è un modello di linguaggio AI di Alibaba. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 21.8 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Qwen3.5-9B è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare Qwen3.5-9B e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi sono $0.1 per milione di token di input e $0.15 per milione di token di output.
A cosa serve Qwen3.5-9B?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 80.6%, Humanity's Last Exam 14.9%, Long Context Reasoning 65.3%, SciCode 27.5%, IFBench 66.7%, τ²-Bench 86.8%, τ-Bench Banking 7%, Terminal-Bench 29.2%, Terminal-Bench Hard 24.2%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.
Quanto è veloce Qwen3.5-9B?
Genera circa 84.3 token al secondo, con una mediana 1.19s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.
Posso ospitare Qwen3.5-9B in modo autonomo?
Sì. Qwen3.5-9B ha open weights, quindi può scaricarlo ed eseguirlo sulla sua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.