
Qwen3.6 35B A3B est un modèle de raisonnement mixture-of-experts expert en 256 avec un contexte 128K, des outils fonctionnels et une sortie JSON strictement structurée.
Qwen3.6 35B A3B est un modèle de raisonnement mixture-of-experts expert en 256 avec un contexte 128K, des outils fonctionnels et une sortie JSON strictement structurée.
Texte uniquement. Cette version n’accepte pas d’entrée image ou vidéo, contrairement au Qwen3.6 35B A3B de base. Weights Servi à partir de la version 2-bit Eschamoe W2 publiée par Escha Labs (eschalabs.com) sous EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 sur Hugging Face, sous Apache-2.0. Les experts sont quantifiés à 2 bits, mélangés par projection (gate_up_proj à 2 bits et down_proj à 3 bits), les couches denses sont int8, et le cache KV est FP16. Escha Labs publie la comparaison de qualité avec une base FP8 du même modèle: parité ou meilleure en mathématiques, sciences de master, utilisation des outils et contexte long, environ 2 % en moins en connaissances larges, et environ 7 % en moins en génération de code à long terme, qui constitue le seul écart clair. Voir la carte modèle pour la table de benchmark complète et le protocole. Comportement Prend en charge le streaming, les outils fonctionnels, la sortie JSON structurée incluant des schémas stricts, et le mode pensée activé par défaut. Définissez enable_thinking=faux pour les réponses directes. En y réfléchissant, la raison arrive en reasoning_content et la réponse dans le contenu, donc lisez les deux. Un faible max_tokens de réflexion peut être entièrement utilisé pour raisonner, donc laissez place à la réponse. Mise en cache Les lectures automatiques du cache préfixe sont facturées au taux d’entrée en cache lorsqu’elles sont rapportées. Les contrôles de cache explicites ne sont pas pris en charge. Annuler une demande de streaming en milieu de génération ne facture que les jetons produits jusqu’à ce moment-là.
Aussi connu sous le nom EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2, Alibaba Cloud Qwen3.6 35B A3B
qwen3-6-35b-a3b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/qwen3-6-35b-a3b:generateContentqwen3.6-35b-a3bqwen/qwen3.6-35b-a3bEschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Qwen3.6 35B A3B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle qwen3-6-35b-a3b. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
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."}
]
}'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)Paramètres de requête pris en charge par l'API Qwen3.6 35B A3B sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 0.7 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 est déterministe et 2 est l’aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.95 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Des valeurs plus basses rendent les sorties plus ciblées. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 16384 | Jetons de sortie maximum. |
| stop | string | - | - | Jusqu’à 4 chaînes où le modèle cesse de générer d’autres jetons. |
| enable_thinking | boolean | true | - | Activez le raisonnement avant de répondre. |
| reasoning_effort | enum | medium | none, low, medium, high, max | Niveau d’effort de raisonnement. Aucun ne décourage la pensée. budgets de pensée limités faible, moyen, élevé et maximal adaptés au modèle sélectionné. |
| top_k | number | 20 | 1 à 200 | Limitez l’échantillonnage aux K premiers jetons candidats lorsqu’ils sont pris en charge. |
| min_p | number | 0 | 0 à 1 | Seuil minimal de probabilité pour l’échantillonnage des jetons. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité basée sur la fréquence d’apparition d’un jeton. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons déjà apparus dans le texte généré. |
| seed | number | - | 0 à 2147483647 | Seed aléatoire optionnelle pour un échantillonnage reproductible. |
| response_format | enum | - | text, json_object, json_schema | Contraindre la sortie à un JSON valide. Utilisez le mode JSON pour n’importe quel objet JSON, ou fournissez un schéma JSON pour forcer une forme de réponse exacte. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Recherche web optionnelle propulsée par Linkup. Lorsqu’activées, les sources web récentes sont récupérées en utilisant votre dernier message utilisateur comme requête et fournies au modèle comme contexte supplémentaire. Ajoute $0.013 par appel lorsqu’il est invoqué en plus du coût normal du jeton du modèle. Désactivé par défaut. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Une fois activée, la passerelle n’ajoutera pas le pied de page « Sources » aux réponses des assistants ayant utilisé la recherche web Linkup. Utile lorsque la sortie... |
Texte uniquement. Cette version n’accepte pas d’entrée image ou vidéo, contrairement au Qwen3.6 35B A3B de base. Weights Servi à partir de la version 2-bit Eschamoe W2 publiée par Escha Labs (eschalabs.com) sous EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 sur Hugging Face, sous Apache-2.0. Les experts sont quantifiés à 2 bits, mélangés par projection (gate_up_proj à 2 bits et down_proj à 3 bits), les couches denses sont int8, et le cache KV est FP16. Escha Labs publie la comparaison de qualité avec une base FP8 du même modèle: parité ou meilleure en mathématiques, sciences de master, utilisation des outils et contexte long, environ 2 % en moins en connaissances larges, et environ 7 % en moins en génération de code à long terme, qui constitue le seul écart clair. Voir la carte modèle pour la table de benchmark complète et le protocole. Comportement Prend en charge le streaming, les outils fonctionnels, la sortie JSON structurée incluant des schémas stricts, et le mode pensée activé par défaut. Définissez enable_thinking=faux pour les réponses directes. En y réfléchissant, la raison arrive en reasoning_content et la réponse dans le contenu, donc lisez les deux. Un faible max_tokens de réflexion peut être entièrement utilisé pour raisonner, donc laissez place à la réponse. Mise en cache Les lectures automatiques du cache préfixe sont facturées au taux d’entrée en cache lorsqu’elles sont rapportées. Les contrôles de cache explicites ne sont pas pris en charge. Annuler une demande de streaming en milieu de génération ne facture que les jetons produits jusqu’à ce moment-là.
Sur EmpirioLabs, Qwen3.6 35B A3B est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Qwen3.6 35B A3B prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens avec jusqu'à 16 384 tokens de sortie par réponse.
Oui. Qwen3.6 35B A3B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle qwen3-6-35b-a3b.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Qwen3.6 35B A3B dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.