Qwen3.6 27B 31% तक बचाएंqwen3-6-27b
प्रकार
स्पेक
दर
इनपुट
प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन
$0.60$0.412564
आउटपुट
प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन
$3.60$2.475384
वेब खोज
सक्षम होने पर प्रति अनुरोध
$0.01
Qwen3.6 27B और Qwen3.6 35B A3B साथ-साथ: विशेषताएं, क्षमताएं, पैरामीटर और EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव कीमतें।
Alibaba Cloud पाठ निर्माणQwen3.6 27B और Qwen3.6 35B A3B दोनों Alibaba Cloud के मॉडल हैं, पाठ निर्माण श्रेणी में आते हैं और EmpirioLabs API के ज़रिए उपलब्ध हैं।
| स्पेक | Qwen3.6 27B | Qwen3.6 35B A3B |
|---|---|---|
| मॉडल ID | qwen3-6-27b | qwen3-6-35b-a3b |
| निर्माता | Alibaba Cloud | Alibaba Cloud |
| रिलीज | 22 अप्रैल 2026 | 16 अप्रैल 2026 |
| कॉन्टेक्स्ट विंडो | 224K टोकन | 128K टोकन |
| अधिकतम आउटपुट | 64,000 टोकन | 16,384 टोकन |
| इनपुट | टेक्स्ट इमेज वीडियो | टेक्स्ट |
| आउटपुट | टेक्स्ट | टेक्स्ट |
| संरचित आउटपुट | JSON मोड | JSON Schema |
| रीजन | China | - |
| एंडपॉइंट | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-6-27b:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1/completions POST /v1beta/models/qwen3-6-35b-a3b:generateContent |
| क्षमताएं |
दोनों मॉडलों के लिए EmpirioLabs कैटलॉग की लाइव दरें। हर दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
EmpirioLabs पर हर मॉडल के लिए सूचीबद्ध रिक्वेस्ट पैरामीटर, और जहां लागू हो वहां मान्य मान या सीमा। डैश उस पैरामीटर को दिखाता है जो मॉडल के लिए सूचीबद्ध नहीं है।
| पैरामीटर | Qwen3.6 27B | Qwen3.6 35B A3B |
|---|---|---|
| temperature | 0 से 1.99 डिफॉल्ट: 0.7 | न्यूनतम 0 डिफॉल्ट: 0.7 |
| top_p | 0 से 1 डिफॉल्ट: 0.9 | 0.01 से 1 डिफॉल्ट: 0.95 |
| max_tokens | 1 से 64000 | 1 से 16384 डिफॉल्ट: 16384 |
| stop | string | string |
| enable_thinking | boolean डिफॉल्ट: true | boolean डिफॉल्ट: true |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max | none, low, medium, high, max डिफॉल्ट: medium |
| thinking_budget | 1 से 131072 | - |
| preserve_thinking | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| seed | 0 से 2147483647 | 0 से 2147483647 |
| top_k | 1 से 100 | न्यूनतम 1 डिफॉल्ट: 20 |
| presence_penalty | -2 से 2 | -2 से 2 डिफॉल्ट: 0 |
| repetition_penalty | 0.1 से 2 | - |
| n | 1 से 4 डिफॉल्ट: 1 | - |
| logprobs | boolean डिफॉल्ट: false | - |
| top_logprobs | 0 से 5 डिफॉल्ट: 0 | - |
| vl_high_resolution_images | boolean डिफॉल्ट: true | - |
टेक्स्ट, छवि और वीडियो इनपुट का समर्थन करता है। वेब खोज tool_web_search के माध्यम से उपलब्ध है और सक्षम होने पर प्रति अनुरोध $0.01 जोड़ती है। थिंकिंग टोकन को आउटपुट टोकन के रूप में बिल किया जाता है।
केवल पाठ। यह बिल्ड आधार Qwen3.6 35B A3B के विपरीत, छवि या वीडियो इनपुट स्वीकार नहीं करता है।
2-बिट एस्का लैब्स (eschalabs.com) द्वारा प्रकाशित 2-बिट एस्चैमो W2 बिल्ड से अपाचे -2.0 के तहत हगिंग फेस पर EschaLabs/Qwen3.6-35B-A3B-Escha-W2 के रूप में परोसा जाता है। विशेषज्ञों को 2 बिट्स तक परिमाणित किया जाता है, प्रति प्रक्षेपण मिश्रित (gate_up_proj 2-बिट पर और down_proj 3-बिट पर), घनी परतें int8 हैं, और KV कैश FP16 है। एस्चा लैब्स एक ही मॉडल की FP8 बेसलाइन के खिलाफ गुणवत्ता तुलना प्रकाशित करती है: गणित, स्नातक विज्ञान, उपकरण उपयोग और लंबे संदर्भ पर समानता या बेहतर, व्यापक ज्ञान पर लगभग 2 प्रतिशत कम, और लंबे-क्षितिज कोड जनरेशन पर लगभग 7 प्रतिशत कम, जो एक स्पष्ट अंतर है। पूर्ण बेंचमार्क तालिका और प्रोटोकॉल के लिए मॉडल कार्ड देखें।
स्ट्रीमिंग, फ़ंक्शन टूल, सख्त स्कीमा सहित संरचित JSON आउटपुट और डिफ़ॉल्ट रूप से सोच मोड का समर्थन करता है। सीधे उत्तरों के लिए enable_thinking=false सेट करें। सोचने के साथ, तर्क reasoning_content में आता है और उत्तर सामग्री में आता है, इसलिए दोनों को पढ़ें। सोचने के साथ कम max_tokens पूरी तरह से तर्क पर खर्च किया जा सकता है, इसलिए उत्तर के लिए जगह दें।
स्वचालित उपसर्ग कैश रीड को रिपोर्ट किए जाने पर कैश्ड-इनपुट दर पर बिल किया जाता है। स्पष्ट कैश नियंत्रण समर्थित नहीं हैं। स्ट्रीमिंग अनुरोध को रद्द करना मध्य-पीढ़ी केवल उस बिंदु तक उत्पादित टोकन को बिल करता है।
Qwen3.6 27B OpenAI-संगत Chat Completions API देता है। किसी भी OpenAI SDK को अपनी EmpirioLabs API key के साथ https://api.empiriolabs.ai/v1 पर सेट करें और model id qwen3-6-27b उपयोग करें। दोनों मॉडल एक ही एंडपॉइंट से कॉल किए जाते हैं। model को qwen3-6-27b या qwen3-6-35b-a3b पर सेट करें। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-6-27b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'Qwen3.6 27B नई रिलीज़ है (22 अप्रैल 2026); Qwen3.6 35B A3B 16 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था। Qwen3.6 27B की कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है: 224K टोकन, जबकि Qwen3.6 35B A3B की 128K। हर जवाब में Qwen3.6 27B अधिकतम 64,000 आउटपुट टोकन लौटाता है, Qwen3.6 35B A3B अधिकतम 16,384। इस पेज की विशेषताएं, दर तालिकाएं और पैरामीटर EmpirioLabs के लाइव कैटलॉग से आते हैं।
Qwen3.6 27B नई रिलीज़ है (22 अप्रैल 2026); Qwen3.6 35B A3B 16 अप्रैल 2026 को रिलीज़ हुआ था।
इनपुट (प्रति 1M प्रॉम्प्ट टोकन) और आउटपुट (प्रति 1M जेनरेट किए गए टोकन) के लिए Qwen3.6 35B A3B की दर कम है। दोनों लाइव दर तालिकाएं इस पेज पर हैं और हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती हैं।
हां। दोनों मॉडल एक ही EmpirioLabs API key के साथ POST /v1/chat/completions इस्तेमाल करते हैं, इसलिए ज़्यादातर इंटीग्रेशन सिर्फ model मान बदलकर स्विच हो जाते हैं। अगर आप किसी मॉडल-विशेष पैरामीटर पर निर्भर हैं तो पहले इस पेज की पैरामीटर तालिका देखें।
हां। हर मॉडल को EmpirioLabs playground में खोलें और API के पैरामीटरों के साथ दोनों पर एक ही prompt चलाएं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।