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QWenAlibaba·qwen/qwen3.6-35b-a3b·12/13 측정 · 평균 62.1

Qwen 3.6 35B A3B

Qwen 3.6 MoE 35B. 극가성비 라인. 비전 인코더 내장(35B-A3B 한정 예외 — qwen-max 라인과 다름).

vs Field

강·약 카테고리

이 모델 점수 − 다른 모델 평균. 측정된 카테고리만 비교.

강점

  • 문서·시각자료 이해
    20모델 중 8·평균 대비 +6.5
    100.0
  • 문서 출력
    32모델 중 18·평균 대비 +3.2
    77.8
  • 마케팅·콘텐츠
    32모델 중 20·평균 대비 +3.1
    79.8

상대적 약점

  • 부동산
    32모델 중 29·평균 대비 -33.9
    36.4
  • 생활 법률·형사
    32모델 중 29·평균 대비 -25.8
    37.0
  • 차사고·자동차 분쟁
    32모델 중 27·평균 대비 -18.5
    51.0
External · Artificial Analysis

AA 외부 벤치

2026-05-15

추론·지능 축의 외부 지표 — AXyBench(한국 실무 지식 축)와 다른 것을 잽니다. 같은 차트에 섞지 않고 나란히만 둡니다.

AA의 Intelligence Index·GPQA는 모델의 추론·지능을 잽니다. AXyBench는 그 모델이 한국 실무를 실제로 아는지를 잽니다. 둘은 다른 축이라, 아래 지수가 높다고 위의 한국 실무 점수가 높지는 않습니다 — 그 간극이 AXyBench를 따로 두는 이유입니다.

종합 지수 · 학술 벤치 — 0~100 스케일
출력 속도
190tok/s
TTFT
1.44s
블렌디드 가격
0.557$/1M (3:1)

원본 variant — Qwen3.6 35B A3B (Reasoning) (Alibaba) · slug qwen3-6-35b-a3b · release 2026-04-16. 출처 artificialanalysis.ai (GET /api/v2/data/llms/models).

문항별 답변 · 채점

12/13 측정 · 문항당 1회

이 모델이 카테고리별 문항에 한 답변과 채점 근거. 문항을 펼치면 답변 원문·채점 근거·교차 검증·핵심 인용을 봅니다.

문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P3금융·가계·자산관리45.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P4차사고·자동차 분쟁51.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
P5생활 법률·형사37.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B1세무·회계48.2
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B3인사·노무60.6
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
B4마케팅·콘텐츠79.8
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
T1코드·개발75.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg
VL문서·시각자료 이해100.0
카테고리 전체 비교 →
문항
정확성의도 파악신중함한국 맥락짜임새avg