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Qwen3.6の特長：コーディングと推論の継続性

Qwen3.6-35B-A3Bは、実用的なコーディングとエージェント作業を重視する視覚言語モデルです。Qwenは、フロントエンドのワークフローとリポジトリ全体の推論の強化に加え、過去メッセージの思考を保持する新しい選択肢を強調しています。テキスト、画像、動画を受け取り、説明、コード案、構造化分析、その他の要求された文章成果物をテキストで返します。デンス型のQwen3.6-27Bや、以前のQwen3.5の対応モデルと同じものとして扱わず、この正確な35B-A3Bエディションを保持してください。

フロントエンドのタスクでは、関連するスクリーンショット、機能要件、既存コードの情報を提示してください。編集可能なソースと、意図する状態や操作の説明を求めます。リポジトリのタスクでは、影響を受ける機能、問題を示す入力、期待する動作を特定してください。前提と関連する確認事項を伴うパッチ案を求めます。

モデルの概要

このMixture-of-Expertsモデルは、総パラメータ数350億で、30億を活性化します。40層のハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNetエキスパート層の後に1つのゲート付きアテンションのエキスパート層を置く構成を繰り返します。256のルーティング対象エキスパートを備え、8つのルーティング対象エキスパートと1つの共有エキスパートを選択します。複数トークン予測も学習の一部です。小さい活性化数は、チェックポイント全体のサイズを示しません。視覚エンコーダーが、モデルの視覚部分を提供します。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、条件付きで1,010,000へ拡張できます。開発元は、複雑な思考タスクでは、コンテキストを減らせばメモリ負荷が下がる場合でも、可能なら少なくとも128Kを維持するよう推奨しています。元テキスト、表現された視覚情報、過去メッセージ、推論、最終回答は、設定された列の許容量を共有します。

入力と応答モードの利用

カードは、テキスト、画像、動画の問いを示しています。図やページでは、ラベルを保持し、正確な問いを定義してください。クリップでは、時刻を保持し、対象イベントを明示します。開発元の対応動画例は、既定で毎秒2フレームを使い、サンプリングを設定できます。ベストプラクティスの手順は、時間単位の高フレームレート分析に向け、動画プロセッサーの予算を約224Kの動画トークンへ拡大します。これは設定例であり、固定の普遍的なクリップ時間上限ではありません。

思考は既定で有効です。開発元のenable_thinking制御で、直接回答のために無効化できます。Qwen3.6は、以前のQwen3のソフトなプロンプト切り替え/thinkと/nothinkを公式にはサポートしていません。結果を提示する際は推論と最終成果物を分け、別世代のプロンプトマーカーや制御が適用されると考えず、このチェックポイント自体のインターフェースに従ってください。

過去の思考を保持する

既定のテンプレートは、最新のユーザーメッセージに関連する思考ブロックを保持します。Qwen3.6はさらに、preserve_thinkingを有効にした場合に過去の推論を使うよう学習されています。明示的な例では、その選択肢をtrueに設定しています。これは反復的なエージェントタスクで、以前の選択を何度も導き直す代わりに、判断のコンテキストを保持する助けになります。同時に、リクエストが持つ履歴量も変わります。この選択肢の利用可否は、開発元の手順をインターフェースが公開するかに依存します。

エージェントとしての利用

Qwenはツール呼び出しを文書化し、MCP接続ツールを含むツールの設定にQwen-Agentを推奨しています。Qwen Codeも、開発元が文書化する別のコーディングエージェントのワークフローです。許可するツール、タスクの目的、期待する成果物を定義し、実際のツールの観測結果をモデルへ返してください。モデルは結果について推論し計画を修正できますが、ファイルや実行環境へのアクセスは、モデル名ではなく接続されたアプリケーションが提供します。

超長文

文書化されたコンテキスト拡張は、チェックポイントのインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は約100万トークンのワークフローを対象とし、524,288トークンの作業では、Qwenは係数2を提案しています。静的スケーリングは短文性能に影響する場合があるため、開発元は長いコンテキストが必要なときに変更するよう推奨しています。大きな入力でも節とコードの識別子を残し、各結論を支える証拠が分かる結果を求めてください。

生成の指針と制約

一般的な思考では、開発元はtemperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 1.5、repetition penalty 1.0を推奨しています。精密なコーディングでは、temperatureは0.6、presence penaltyは0になります。直接回答ではtemperature 0.7、top_p 0.8、presence penalty 1.5を推奨し、他の値は同じです。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに下がったりする場合があります。

Qwenは、ほとんどの問いに生成許容量32,768トークン、特に複雑な数学やプログラミングには81,920を推奨しています。これは推奨値であり、別途確定した固定出力上限ではありません。最終形式を明示し、コード、計算、抽出した視覚情報を元資料と照合してください。推論の継続性と長いコンテキストは、タスクの証拠を引き継ぐ助けとなり、確認可能な最終成果物によって結果を有用にします。

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実用タスク

英語の技術例

Correct a button loading state\n\nPropose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks.

期待される結果

A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states.

結果の確認

Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message.

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Al

Qwen: Qwen3.6 35B A3B

Alibaba /qwen/qwen3.6-35b-a3b

はじめに

Qwen3.6-35B-A3Bは、総パラメータ数350億、活性化パラメータ数30億の、Qwenの視覚言語Mixture-of-Expertsモデルです。フロントエンドとリポジトリ全体のコーディングを重視し、過去の推論を任意に保持する機能を追加しています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを出力します。

対応する入力: テキスト
結果: テキスト

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Qwen3.6の特長：コーディングと推論の継続性

Qwen3.6-35B-A3Bは、実用的なコーディングとエージェント作業を重視する視覚言語モデルです。Qwenは、フロントエンドのワークフローとリポジトリ全体の推論の強化に加え、過去メッセージの思考を保持する新しい選択肢を強調しています。テキスト、画像、動画を受け取り、説明、コード案、構造化分析、その他の要求された文章成果物をテキストで返します。デンス型のQwen3.6-27Bや、以前のQwen3.5の対応モデルと同じものとして扱わず、この正確な35B-A3Bエディションを保持してください。

フロントエンドのタスクでは、関連するスクリーンショット、機能要件、既存コードの情報を提示してください。編集可能なソースと、意図する状態や操作の説明を求めます。リポジトリのタスクでは、影響を受ける機能、問題を示す入力、期待する動作を特定してください。前提と関連する確認事項を伴うパッチ案を求めます。

モデルの概要

このMixture-of-Expertsモデルは、総パラメータ数350億で、30億を活性化します。40層のハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNetエキスパート層の後に1つのゲート付きアテンションのエキスパート層を置く構成を繰り返します。256のルーティング対象エキスパートを備え、8つのルーティング対象エキスパートと1つの共有エキスパートを選択します。複数トークン予測も学習の一部です。小さい活性化数は、チェックポイント全体のサイズを示しません。視覚エンコーダーが、モデルの視覚部分を提供します。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、条件付きで1,010,000へ拡張できます。開発元は、複雑な思考タスクでは、コンテキストを減らせばメモリ負荷が下がる場合でも、可能なら少なくとも128Kを維持するよう推奨しています。元テキスト、表現された視覚情報、過去メッセージ、推論、最終回答は、設定された列の許容量を共有します。

入力と応答モードの利用

カードは、テキスト、画像、動画の問いを示しています。図やページでは、ラベルを保持し、正確な問いを定義してください。クリップでは、時刻を保持し、対象イベントを明示します。開発元の対応動画例は、既定で毎秒2フレームを使い、サンプリングを設定できます。ベストプラクティスの手順は、時間単位の高フレームレート分析に向け、動画プロセッサーの予算を約224Kの動画トークンへ拡大します。これは設定例であり、固定の普遍的なクリップ時間上限ではありません。

思考は既定で有効です。開発元のenable_thinking制御で、直接回答のために無効化できます。Qwen3.6は、以前のQwen3のソフトなプロンプト切り替え/thinkと/nothinkを公式にはサポートしていません。結果を提示する際は推論と最終成果物を分け、別世代のプロンプトマーカーや制御が適用されると考えず、このチェックポイント自体のインターフェースに従ってください。

過去の思考を保持する

既定のテンプレートは、最新のユーザーメッセージに関連する思考ブロックを保持します。Qwen3.6はさらに、preserve_thinkingを有効にした場合に過去の推論を使うよう学習されています。明示的な例では、その選択肢をtrueに設定しています。これは反復的なエージェントタスクで、以前の選択を何度も導き直す代わりに、判断のコンテキストを保持する助けになります。同時に、リクエストが持つ履歴量も変わります。この選択肢の利用可否は、開発元の手順をインターフェースが公開するかに依存します。

エージェントとしての利用

Qwenはツール呼び出しを文書化し、MCP接続ツールを含むツールの設定にQwen-Agentを推奨しています。Qwen Codeも、開発元が文書化する別のコーディングエージェントのワークフローです。許可するツール、タスクの目的、期待する成果物を定義し、実際のツールの観測結果をモデルへ返してください。モデルは結果について推論し計画を修正できますが、ファイルや実行環境へのアクセスは、モデル名ではなく接続されたアプリケーションが提供します。

超長文

文書化されたコンテキスト拡張は、チェックポイントのインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は約100万トークンのワークフローを対象とし、524,288トークンの作業では、Qwenは係数2を提案しています。静的スケーリングは短文性能に影響する場合があるため、開発元は長いコンテキストが必要なときに変更するよう推奨しています。大きな入力でも節とコードの識別子を残し、各結論を支える証拠が分かる結果を求めてください。

生成の指針と制約

一般的な思考では、開発元はtemperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 1.5、repetition penalty 1.0を推奨しています。精密なコーディングでは、temperatureは0.6、presence penaltyは0になります。直接回答ではtemperature 0.7、top_p 0.8、presence penalty 1.5を推奨し、他の値は同じです。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに下がったりする場合があります。

Qwenは、ほとんどの問いに生成許容量32,768トークン、特に複雑な数学やプログラミングには81,920を推奨しています。これは推奨値であり、別途確定した固定出力上限ではありません。最終形式を明示し、コード、計算、抽出した視覚情報を元資料と照合してください。推論の継続性と長いコンテキストは、タスクの証拠を引き継ぐ助けとなり、確認可能な最終成果物によって結果を有用にします。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · OpenAI チャット POST /v1/chat/completions

入力の種類: text
出力の種類: text
出力形式: jsonまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3.6-35b-a3b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限最小項目数: 1	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限例：system, user, assistant, tool, function 条件: これらのロールはソースコードの互換型で明示されています。正確なロールの集合はモデルごとに異なります。モデルによる	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string\|content_part[]\|null`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_calls`	種類`tool_call[]`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].tool_call_id`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: role=tool。実際に返されたIDを使ってください	デフォルト—
フィールド`messages[].name`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_content`	種類`string`	要件任意	値と制限適用条件: このモデルが使用する場合は、実際に返された推論をそのまま次のリクエストへ戻してください	デフォルト—
フィールド`messages[].reasoning_details`	種類`object\|array`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`max_completion_tokens`	種類`integer`	要件任意	値と制限最小値: 1 モデルによる	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse
フィールド`stream_options.include_usage`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`temperature`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`top_p`	種類`number`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`stop`	種類`string\|string[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools`	種類`function_tool[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].type`	種類`string`	要件任意	値と制限 function モデルによる	デフォルト—
フィールド`tools[].function.name`	種類`string`	要件必須	値と制限適用条件: 関数ツールの指定あり	デフォルト—
フィールド`tools[].function.description`	種類`string`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tools[].function.parameters`	種類`JSON_schema`	要件任意	値と制限	デフォルト—
フィールド`tool_choice`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`parallel_tool_calls`	種類`boolean`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`response_format`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning_effort`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`reasoning`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`service_tier`	種類`string`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`instructions`	種類`string`	要件任意	値と制限互換性用のフィールド	デフォルト—
フィールド`functions`	種類`function[]`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`function_call`	種類`string\|object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`prompt_cache_options`	種類`object`	要件任意	値と制限モデルによる	デフォルト—
フィールド`modalities`	種類`string[]`	要件任意	値と制限 text	デフォルト—
フィールド`provider`	種類`object`	要件任意	値と制限条件: このUltraテキストルートではprovider.optionsは拒否されます	デフォルト—
フィールド`cache_control.ttl`	種類`string`	要件任意	値と制限条件: 実際のプロンプトキャッシュの指定箇所では1hは拒否されます	デフォルト—

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF8テキスト

messages[].content

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`messages`	仕様role/content形式のメッセージ配列
パラメータ`file_material`	仕様実際のUTF-8文書をテキストとしてそのまま挿入します。ファイルIDは推定しません
パラメータ`optional_controls`	仕様stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
パラメータ`control_scope`	仕様モデル固有。ユーザーの関数ツールとホスト側のツールは異なります
パラメータ`output_modalities`	仕様text
パラメータ`hosted_operations`	仕様false
パラメータ`multimodal_input_binding`	仕様null

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

正確なモデルIDをmessagesとともに送ってください。

コンテキスト長は出力上限ではありません。

テキストファイルはテキストをそのまま提供できます。画像／音声／ファイルオブジェクトの入力には正確なバインディングが必要です。

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000566 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.00341 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000566 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.00341 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · OpenAI チャット

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\n

from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.6-35b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\n

from openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n    def save_blob(encoded, suffix, label):\n        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n        ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n        file.write_bytes(raw)\n        print("Saved", file)\n    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n    for choice in data.get("choices") or []:\n        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n            if blob and blob.get("data"):\n                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.6-35b-a3b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n        for event in stream:\n            payload=event.to_dict(mode="json")\n            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n    final=stream.get_final_completion()\n    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\n

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Ailoot Ultra · OpenAI チャット

jsonまたはSSE

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元のレスポンスを確認する場合

リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`choices[].index`	種類integer
フィールド`choices[].message.content`	種類string\|null
フィールド`choices[].message.tool_calls`	種類tool_call[]
フィールド`choices[].message.reasoning_content`	種類string
フィールド`choices[].message.reasoning_details`	種類object\|array
フィールド`choices[].finish_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-35b-a3b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3.6-35b-a3b

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": 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print(\"Saved\", file)\n for index, block in enumerate(data.get(\"content\") or []):\n print(\"Content\", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get(\"choices\") or []:\n print(\"Choice\", choice.get(\"index\"), json.dumps(choice.get(\"message\", choice.get(\"delta\", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get(\"output\") or []):\n print(\"Output\", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get(\"type\") == \"image_generation_call\" and item.get(\"result\"):\n save_blob(item[\"result\"], item.get(\"output_format\") or \"bin\", \"output-\" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get(\"candidates\") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get(\"content\") or {}).get(\"parts\") or []):\n print(\"Candidate/part\", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get(\"inlineData\") or part.get(\"inline_data\")\n if blob and blob.get(\"data\"):\n mime = blob.get(\"mimeType\") or 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Al

Qwen: Qwen3.6 35B A3B

Alibaba /qwen/qwen3.6-35b-a3b

はじめに

Qwen3.6-35B-A3Bは、総パラメータ数350億、活性化パラメータ数30億の、Qwenの視覚言語Mixture-of-Expertsモデルです。フロントエンドとリポジトリ全体のコーディングを重視し、過去の推論を任意に保持する機能を追加しています。テキスト、画像、動画を受け取り、テキストを出力します。

対応する入力: テキスト
結果: json · sse

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Qwen3.6の特長：コーディングと推論の継続性

Qwen3.6-35B-A3Bは、実用的なコーディングとエージェント作業を重視する視覚言語モデルです。Qwenは、フロントエンドのワークフローとリポジトリ全体の推論の強化に加え、過去メッセージの思考を保持する新しい選択肢を強調しています。テキスト、画像、動画を受け取り、説明、コード案、構造化分析、その他の要求された文章成果物をテキストで返します。デンス型のQwen3.6-27Bや、以前のQwen3.5の対応モデルと同じものとして扱わず、この正確な35B-A3Bエディションを保持してください。

フロントエンドのタスクでは、関連するスクリーンショット、機能要件、既存コードの情報を提示してください。編集可能なソースと、意図する状態や操作の説明を求めます。リポジトリのタスクでは、影響を受ける機能、問題を示す入力、期待する動作を特定してください。前提と関連する確認事項を伴うパッチ案を求めます。

モデルの概要

このMixture-of-Expertsモデルは、総パラメータ数350億で、30億を活性化します。40層のハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNetエキスパート層の後に1つのゲート付きアテンションのエキスパート層を置く構成を繰り返します。256のルーティング対象エキスパートを備え、8つのルーティング対象エキスパートと1つの共有エキスパートを選択します。複数トークン予測も学習の一部です。小さい活性化数は、チェックポイント全体のサイズを示しません。視覚エンコーダーが、モデルの視覚部分を提供します。

ネイティブのコンテキストは262,144トークンで、条件付きで1,010,000へ拡張できます。開発元は、複雑な思考タスクでは、コンテキストを減らせばメモリ負荷が下がる場合でも、可能なら少なくとも128Kを維持するよう推奨しています。元テキスト、表現された視覚情報、過去メッセージ、推論、最終回答は、設定された列の許容量を共有します。

入力と応答モードの利用

カードは、テキスト、画像、動画の問いを示しています。図やページでは、ラベルを保持し、正確な問いを定義してください。クリップでは、時刻を保持し、対象イベントを明示します。開発元の対応動画例は、既定で毎秒2フレームを使い、サンプリングを設定できます。ベストプラクティスの手順は、時間単位の高フレームレート分析に向け、動画プロセッサーの予算を約224Kの動画トークンへ拡大します。これは設定例であり、固定の普遍的なクリップ時間上限ではありません。

思考は既定で有効です。開発元のenable_thinking制御で、直接回答のために無効化できます。Qwen3.6は、以前のQwen3のソフトなプロンプト切り替え/thinkと/nothinkを公式にはサポートしていません。結果を提示する際は推論と最終成果物を分け、別世代のプロンプトマーカーや制御が適用されると考えず、このチェックポイント自体のインターフェースに従ってください。

過去の思考を保持する

既定のテンプレートは、最新のユーザーメッセージに関連する思考ブロックを保持します。Qwen3.6はさらに、preserve_thinkingを有効にした場合に過去の推論を使うよう学習されています。明示的な例では、その選択肢をtrueに設定しています。これは反復的なエージェントタスクで、以前の選択を何度も導き直す代わりに、判断のコンテキストを保持する助けになります。同時に、リクエストが持つ履歴量も変わります。この選択肢の利用可否は、開発元の手順をインターフェースが公開するかに依存します。

エージェントとしての利用

Qwenはツール呼び出しを文書化し、MCP接続ツールを含むツールの設定にQwen-Agentを推奨しています。Qwen Codeも、開発元が文書化する別のコーディングエージェントのワークフローです。許可するツール、タスクの目的、期待する成果物を定義し、実際のツールの観測結果をモデルへ返してください。モデルは結果について推論し計画を修正できますが、ファイルや実行環境へのアクセスは、モデル名ではなく接続されたアプリケーションが提供します。

超長文

文書化されたコンテキスト拡張は、チェックポイントのインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は約100万トークンのワークフローを対象とし、524,288トークンの作業では、Qwenは係数2を提案しています。静的スケーリングは短文性能に影響する場合があるため、開発元は長いコンテキストが必要なときに変更するよう推奨しています。大きな入力でも節とコードの識別子を残し、各結論を支える証拠が分かる結果を求めてください。

生成の指針と制約

一般的な思考では、開発元はtemperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 1.5、repetition penalty 1.0を推奨しています。精密なコーディングでは、temperatureは0.6、presence penaltyは0になります。直接回答ではtemperature 0.7、top_p 0.8、presence penalty 1.5を推奨し、他の値は同じです。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに下がったりする場合があります。

Qwenは、ほとんどの問いに生成許容量32,768トークン、特に複雑な数学やプログラミングには81,920を推奨しています。これは推奨値であり、別途確定した固定出力上限ではありません。最終形式を明示し、コード、計算、抽出した視覚情報を元資料と照合してください。推論の継続性と長いコンテキストは、タスクの証拠を引き継ぐ助けとなり、確認可能な最終成果物によって結果を有用にします。

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ POST /v1/messages

入力の種類: text
出力の種類: json, sse
出力形式: JSONまたはSSE

フィールド	種類	要件	値と制限	デフォルト
フィールド`model`	種類`string`	要件必須	値と制限 qwen/qwen3.6-35b-a3b	デフォルト—
フィールド`messages`	種類`message[]`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`messages[].role`	種類`string`	要件必須	値と制限 user, assistant	デフォルト—
フィールド`messages[].content`	種類`string`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`max_tokens`	種類`integer`	要件必須	値と制限	デフォルト—
フィールド`stream`	種類`boolean`	要件任意	値と制限	デフォルトfalse

入力素材の組み合わせ

テキスト · UTF-8テキスト

messages[].contentの文字列

メソッドのパラメータとライフサイクル

パラメータ	仕様
パラメータ`content_type`	仕様application/json
パラメータ`required`	仕様model, messages, max_tokens
パラメータ`optional_controls`	仕様stream
パラメータ`material_types`	仕様text
パラメータ`text_file_material`	仕様実際のUTF-8文書を読み、その本文を指定された入力またはメッセージ内容の文字列に入れてください。

ライフサイクル: synchronous_or_streamed

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード: 標準料金高速モードが選択されている場合
Flex モード: 標準料金 flex モードが選択されている場合
最大推論量: 標準料金推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定	料金表	コンテキストトークン数が次の値を超える場合	コンテキストトークン数が次の値以下の場合	料金
設定トークンの基本単価	料金表基本料金	コンテキストトークン数が次の値を超える場合—	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000566 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.00341 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1	料金表—	コンテキストトークン数が次の値を超える場合0	コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし	料金入力 · 入力トークン $0.000566 / 1K トークン出力 · 出力トークン $0.00341 / 1K トークン入力 · キャッシュ読み取り $0.0001 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み $0 / 1K トークン入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

{\n  "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.6-35b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\n

import json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n    raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.6-35b-a3b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n    with urlopen(request, timeout=120) as response:\n        raw = response.read()\n        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n    Path('result.json').write_bytes(error.read())\n    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n    raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n

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Ailoot Ultra · Anthropic メッセージ

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リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。

レスポンスのフィールド

フィールド	種類
フィールド`id`	種類string
フィールド`model`	種類string
フィールド`content[]`	種類text\|thinking\|tool_use\|other content block
フィールド`stop_reason`	種類string\|null
フィールド`usage`	種類object

エラーと次の手順

レスポンス	条件	次の手順
レスポンス400 · `invalid_request_error`	条件必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です	次の手順新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra qwen/qwen3.6-35b-a3b

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

qwen/qwen3.6-35b-a3b

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3.6-35b-a3b", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "必須フィールド、素材の表現形式、またはパラメーター値が不正です", "http_status": 400, "recovery": "新しい生成リクエストを送る前に、指定されたフィールドを修正してください。", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "リクエスト／応答IDとヘッダーを保持してください。テキストジョブを取得する汎用URLは提供されません。" }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].contentの文字列", "required_material": "UTF-8テキスト" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "すべてのコンテンツブロック、思考署名、実際のツール利用IDを保持してください。SSEのすべてのブロック差分を組み立てます。最初のテキストブロックだけでは完全な出力になりません。", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSONまたはSSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3.6-35b-a3b" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; 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report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.566, "input": [ "text" ], "label": "Anthropic メッセージ", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 3.41, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "高速モード", "value": "標準料金", "when": "高速モードが選択されている場合" }, { "label": "Flex モード", "value": "標準料金", "when": "flex モードが選択されている場合" }, { "label": "最大推論量", "value": "標準料金", "when": "推論量が最大で、調整に既定値（default）を使用する場合" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { 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実用タスク

英語の技術例

Correct a button loading state\n\nPropose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks.

期待される結果

A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states.

結果の確認

Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message.

", "practicalText": "実用タスク英語の技術例 Correct a button loading state Propose a small JavaScript change for a save form. Current handler sets button.disabled = true, awaits saveDraft(), then reenables the button. When saveDraft rejects, the button stays disabled. Preserve the save operation and show pseudocode for displaying an error and always restoring the button. Add success and failure acceptance checks. 期待される結果 A focused async handler or pseudocode plus two checks covering button and error states. 結果の確認 Verify the cleanup happens on rejection and success without converting a failed save into a success message.", "rawModel": { "about": "Qwen3.6の特長：コーディングと推論の継続性\n\nQwen3.6-35B-A3Bは、実用的なコーディングとエージェント作業を重視する視覚言語モデルです。Qwenは、フロントエンドのワークフローとリポジトリ全体の推論の強化に加え、過去メッセージの思考を保持する新しい選択肢を強調しています。テキスト、画像、動画を受け取り、説明、コード案、構造化分析、その他の要求された文章成果物をテキストで返します。デンス型のQwen3.6-27Bや、以前のQwen3.5の対応モデルと同じものとして扱わず、この正確な35B-A3Bエディションを保持してください。\n\nフロントエンドのタスクでは、関連するスクリーンショット、機能要件、既存コードの情報を提示してください。編集可能なソースと、意図する状態や操作の説明を求めます。リポジトリのタスクでは、影響を受ける機能、問題を示す入力、期待する動作を特定してください。前提と関連する確認事項を伴うパッチ案を求めます。\n\nモデルの概要\n\nこのMixture-of-Expertsモデルは、総パラメータ数350億で、30億を活性化します。40層のハイブリッド構成は、3つのGated DeltaNetエキスパート層の後に1つのゲート付きアテンションのエキスパート層を置く構成を繰り返します。256のルーティング対象エキスパートを備え、8つのルーティング対象エキスパートと1つの共有エキスパートを選択します。複数トークン予測も学習の一部です。小さい活性化数は、チェックポイント全体のサイズを示しません。視覚エンコーダーが、モデルの視覚部分を提供します。\n\nネイティブのコンテキストは262,144トークンで、条件付きで1,010,000へ拡張できます。開発元は、複雑な思考タスクでは、コンテキストを減らせばメモリ負荷が下がる場合でも、可能なら少なくとも128Kを維持するよう推奨しています。元テキスト、表現された視覚情報、過去メッセージ、推論、最終回答は、設定された列の許容量を共有します。\n\n入力と応答モードの利用\n\nカードは、テキスト、画像、動画の問いを示しています。図やページでは、ラベルを保持し、正確な問いを定義してください。クリップでは、時刻を保持し、対象イベントを明示します。開発元の対応動画例は、既定で毎秒2フレームを使い、サンプリングを設定できます。ベストプラクティスの手順は、時間単位の高フレームレート分析に向け、動画プロセッサーの予算を約224Kの動画トークンへ拡大します。これは設定例であり、固定の普遍的なクリップ時間上限ではありません。\n\n思考は既定で有効です。開発元のenable_thinking制御で、直接回答のために無効化できます。Qwen3.6は、以前のQwen3のソフトなプロンプト切り替え/thinkと/nothinkを公式にはサポートしていません。結果を提示する際は推論と最終成果物を分け、別世代のプロンプトマーカーや制御が適用されると考えず、このチェックポイント自体のインターフェースに従ってください。\n\n過去の思考を保持する\n\n既定のテンプレートは、最新のユーザーメッセージに関連する思考ブロックを保持します。Qwen3.6はさらに、preserve_thinkingを有効にした場合に過去の推論を使うよう学習されています。明示的な例では、その選択肢をtrueに設定しています。これは反復的なエージェントタスクで、以前の選択を何度も導き直す代わりに、判断のコンテキストを保持する助けになります。同時に、リクエストが持つ履歴量も変わります。この選択肢の利用可否は、開発元の手順をインターフェースが公開するかに依存します。\n\nエージェントとしての利用\n\nQwenはツール呼び出しを文書化し、MCP接続ツールを含むツールの設定にQwen-Agentを推奨しています。Qwen Codeも、開発元が文書化する別のコーディングエージェントのワークフローです。許可するツール、タスクの目的、期待する成果物を定義し、実際のツールの観測結果をモデルへ返してください。モデルは結果について推論し計画を修正できますが、ファイルや実行環境へのアクセスは、モデル名ではなく接続されたアプリケーションが提供します。\n\n超長文\n\n文書化されたコンテキスト拡張は、チェックポイントのインターリーブ位置設定とともにYaRNを使います。係数4は約100万トークンのワークフローを対象とし、524,288トークンの作業では、Qwenは係数2を提案しています。静的スケーリングは短文性能に影響する場合があるため、開発元は長いコンテキストが必要なときに変更するよう推奨しています。大きな入力でも節とコードの識別子を残し、各結論を支える証拠が分かる結果を求めてください。\n\n生成の指針と制約\n\n一般的な思考では、開発元はtemperature 1.0、top_p 0.95、top_k 20、min_p 0、presence penalty 1.5、repetition penalty 1.0を推奨しています。精密なコーディングでは、temperatureは0.6、presence penaltyは0になります。直接回答ではtemperature 0.7、top_p 0.8、presence penalty 1.5を推奨し、他の値は同じです。presence penaltyを高くすると反復を減らせますが、言語が混在したり品質がわずかに下がったりする場合があります。\n\nQwenは、ほとんどの問いに生成許容量32,768トークン、特に複雑な数学やプログラミングには81,920を推奨しています。これは推奨値であり、別途確定した固定出力上限ではありません。最終形式を明示し、コード、計算、抽出した視覚情報を元資料と照合してください。推論の継続性と長いコンテキストは、タスクの証拠を引き継ぐ助けとなり、確認可能な最終成果物によって結果を有用にします。", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text", "image", "video" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.000566000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000566", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.00341000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000341", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "構成の料金情報はすべて詳細で確認できます。" } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "qwen/qwen3.6-35b-a3b", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.1, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. 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