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Qwen3.5-9BOPEN
Qwen3.5-9B é um modelo de base multimodal da família Qwen3.5, projetado para oferecer forte raciocínio, codificação e compreensão visual em uma arquitetura eficiente de 9B parâmetros.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.11 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 76% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 3 de 51 modelos Alibaba rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Qwen3.5-9B, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor. Modo de medição: Reasoning.
Para o mesmo orçamento, o Qwen3.5-9B oferece 23 vezes mais capacidade. Open weights também significam que você pode self-hosted e não pagar nada por token.
Modelos neste nível custam $0.75 por 1M de tokens (mediana de 14) — este custa $0.11.
Mais barato e melhor neste índice: DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 · Solar Pro 4 e 3 a mais
Sobre este modelo
Qwen3.5-9B é um modelo de IA open-weight da Alibaba. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é Qwen3.5-9B?
Qwen3.5-9B é um modelo de linguagem de IA da Alibaba. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 21.8 no índice de inteligência Artificial Analysis.
Qwen3.5-9B é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar Qwen3.5-9B e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços listados são $0.1 por milhão de tokens de entrada e $0.15 por milhão de tokens de saída.
Para que Qwen3.5-9B é bom?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele 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%. É particularmente usado para geração de código.
Quão rápido é Qwen3.5-9B?
Ele gera cerca de 84.3 tokens por segundo, com uma mediana 1.19s de atraso antes do primeiro token. Medido independentemente pela Artificial Analysis.
Posso hospedar o Qwen3.5-9B eu mesmo?
Sim. Qwen3.5-9B tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.