Qwen3.6 35B A3B واجهة برمجة التطبيقات

Qwen3.6 35B A3B is a 256-expert mixture-of-experts reasoning model with 128K context, function tools, and strict structured JSON output.

Alibaba Cloudتوليد النصوص128K السياقتاريخ الإصدار 29 يوليو 2026استدلال أصليجديد

حول Qwen3.6 35B A3B

Qwen3.6 35B A3B is a 256-expert mixture-of-experts reasoning model with 128K context, function tools, and strict structured JSON output.

Text-only. This build does not accept image or video input, unlike the base Qwen3.6 35B A3B. Weights Served from the 2-bit eschamoe W2 build published by Escha Labs (eschalabs.com) as EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 on Hugging Face, under Apache-2.0. The experts are quantized to 2 bits, mixed per projection (gate_up_proj at 2-bit and down_proj at 3-bit), the dense layers are int8, and the KV cache is FP16. Escha Labs publishes the quality comparison against an FP8 baseline of the same model: parity or better on math, graduate science, tool use and long context, about 2 percent lower on broad knowledge, and about 7 percent lower on long-horizon code generation, which is the one clear gap. See the model card for the full benchmark table and protocol. Behavior Supports streaming, function tools, structured JSON output including strict schemas, and thinking mode on by default. Set enable_thinking=false for direct answers. With thinking on, the reasoning arrives in reasoning_content and the answer in content, so read both. A low max_tokens with thinking on can be spent entirely on reasoning, so allow room for the answer. Caching Automatic prefix cache reads are billed at the cached-input rate when reported. Explicit cache controls are not supported. Cancelling a streaming request mid-generation bills only the tokens produced up to that point.

يعرف أيضا باسم Alibaba Cloud Qwen3.6 35B A3B, Qwen3.6-35B-A3B, qwen3-6-35b-a3b

reasoningfunction callingjson modecache

مواصفات Qwen3.6 35B A3B

معرّف النموذج
qwen3-6-35b-a3b
المزود
Alibaba Cloud
الفئة
توليد النصوص
تاريخ الإصدار
29 يوليو 2026
نافذة السياق
128K رمز
أقصى إخراج
16,384 رمز
الإدخال
نص
الإخراج
نص
إخراج منظم
JSON Schema
نقاط النهاية
POST/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/qwen3-6-35b-a3b:generateContent
معرّفات نموذج بديلة
qwen3.6-35b-a3bqwen/qwen3.6-35b-a3bEschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2

أسعار واجهة Qwen3.6 35B A3B APIوفّر حتى 72%

أسعار الدفع حسب الاستخدام مباشرة من كتالوج EmpirioLabs. تدفع فقط مقابل ما تستخدمه، بدون حد أدنى شهري.

النوع
المواصفة
السعر
الإدخال
per 1M prompt tokens
$0.248$0.07
الإخراج
per 1M generated tokens
$1.485$0.42
Implicit cache read
per 1M cached input tokens
$0.035
Web Search (Linkup)
per call when invoked
$0.013
قارن في صفحة الأسعار الكاملة

كيفية استدعاء واجهة Qwen3.6 35B A3B API

يقدم Qwen3.6 35B A3B واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI. وجّه أي OpenAI SDK إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 بمفتاح EmpirioLabs API الخاص بك واستخدم معرّف النموذج qwen3-6-35b-a3b. احصل على مفتاح API من لوحة تحكم EmpirioLabs.

cURL
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-6-35b-a3b",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
    ]
  }'
Python (OpenAI SDK)
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
    api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-6-35b-a3b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
المرجع الكامل لواجهة Qwen3.6 35B A3B API

معلمات واجهة Qwen3.6 35B A3B API

معلمات الطلب التي تدعمها واجهة Qwen3.6 35B A3B API على EmpirioLabs. تُطبق القيم الافتراضية عند حذف أي حقل.

المعاملالنوعالافتراضيالنطاق / القيمالوصف
temperaturenumber0.70 إلى 2Sampling temperature. 0 is deterministic and 2 is maximum randomness.
top_pnumber0.950 إلى 1Nucleus sampling probability mass. Lower values make outputs more focused.
max_tokensnumber40961 إلى 16384Maximum output tokens. With thinking on, leave room for the answer as well as the reasoning.
stopstring--Up to 4 strings where the model will stop generating further tokens.
enable_thinkingbooleantrue-Enable the model reasoning channel before final output. Reasoning is returned in reasoning_content and bills as output tokens.
reasoning_effortenummediumnone, low, medium, high, maxReasoning effort. none disables thinking. Any other value enables it.
top_knumber201 إلى 200Limit sampling to the top K candidate tokens.
min_pnumber00 إلى 1Minimum probability threshold for token sampling.
presence_penaltynumber0-2 إلى 2Penalize tokens that have already appeared, increasing topic diversity.
frequency_penaltynumber0-2 إلى 2Penalize tokens in proportion to how often they have appeared.
seednumber-0 إلى 2147483647Best-effort determinism. Output is not bit-reproducible across requests because batch composition changes accumulation order.
response_formatenum-text, json_object, json_schemaStructured output. json_object returns valid JSON. json_schema enforces your schema exactly.
web_search_linkupbooleanfalse-Optional web search powered by Linkup. When enabled, recent web sources are retrieved using your latest user message as the query and provided to the model as additional context. Adds $0.013 per call when invoked on top of the model's normal token cost. Disabled by default.

معلومات مفيدة

Text-only. This build does not accept image or video input, unlike the base Qwen3.6 35B A3B.

Weights

Served from the 2-bit eschamoe W2 build published by Escha Labs (eschalabs.com) as EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 on Hugging Face, under Apache-2.0. The experts are quantized to 2 bits, mixed per projection (gate_up_proj at 2-bit and down_proj at 3-bit), the dense layers are int8, and the KV cache is FP16. Escha Labs publishes the quality comparison against an FP8 baseline of the same model: parity or better on math, graduate science, tool use and long context, about 2 percent lower on broad knowledge, and about 7 percent lower on long-horizon code generation, which is the one clear gap. See the model card for the full benchmark table and protocol.

Behavior

Supports streaming, function tools, structured JSON output including strict schemas, and thinking mode on by default. Set enable_thinking=false for direct answers. With thinking on, the reasoning arrives in reasoning_content and the answer in content, so read both. A low max_tokens with thinking on can be spent entirely on reasoning, so allow room for the answer.

Caching

Automatic prefix cache reads are billed at the cached-input rate when reported. Explicit cache controls are not supported. Cancelling a streaming request mid-generation bills only the tokens produced up to that point.

واجهة Qwen3.6 35B A3B API: أسئلة شائعة

كم تكلف واجهة Qwen3.6 35B A3B API؟

على EmpirioLabs، تتم فوترة Qwen3.6 35B A3B حسب الاستخدام. جدول الأسعار المباشر في هذه الصفحة يطابق دائمًا ما تحتسبه الواجهة.

ما حجم نافذة السياق في Qwen3.6 35B A3B؟

يدعم Qwen3.6 35B A3B نافذة سياق من 128K رمز، مع ما يصل إلى 16,384 رمز إخراج لكل استجابة.

هل واجهة Qwen3.6 35B A3B API متوافقة مع OpenAI؟

نعم. يقدم Qwen3.6 35B A3B واجهة Chat Completions المتوافقة مع OpenAI، لذا تعمل حزم OpenAI SDK الحالية بتوجيه base_url إلى https://api.empiriolabs.ai/v1 وتعيين معرّف النموذج إلى qwen3-6-35b-a3b.

هل يمكنني تجربة Qwen3.6 35B A3B في المتصفح قبل الدمج؟

نعم. يشغّل ملعب EmpirioLabs نموذج Qwen3.6 35B A3B في المتصفح بنفس المعلمات التي تتيحها الواجهة، لتجربة المطالبات قبل كتابة الكود.

كيف أحصل على مفتاح API لنموذج Qwen3.6 35B A3B؟

أنشئ حساب EmpirioLabs ثم أنشئ مفتاحًا من API Keys في لوحة التحكم. الفوترة برصيد الدفع حسب الاستخدام، فلا تدفع إلا مقابل الطلبات التي تنفذها.

هل أنت مستعد لاستخدام نقاط نهاية أفضل؟

تحقق من تسعيرنا أو تواصل إذا كنت ترغب في نشر نموذجك الخاص على مجموعتنا.