入力モダリティ	対応：テキスト、画像
出力モダリティ	対応：テキスト
コンテキストウィンドウ	262k Arial 12ポイントのA4用紙約393ページ分
総パラメーター数	125B
有効パラメーター数	10B 推論時にトークンごとに有効になるパラメーター数
ライセンス	Apache 2.0
モデルウェイト	Hugging Face

各指標は同じクラスのモデルと比較します。

非推論モデル → 他の非推論モデルとのみ比較
推論モデル → 推論モデルと非推論モデルの両方と比較
オープンウェイトモデル → 同じ規模クラスの他のオープンウェイトモデルとのみ比較：

極小：パラメーター数≤4B
小：パラメーター数4B～40B
中：パラメーター数40B～150B
大：パラメーター数>150B

独自モデル → 入力／出力のブレンド料金を3:1として、同じ料金帯の独自モデルとオープンウェイトモデルを比較：

100万トークンあたり<$0.15
100万トークンあたり$0.15～$1
100万トークンあたり>$1

知能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

タスクあたりの時間

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

タスクあたりの費用

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

知能

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

ベンチマーク

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

HLE-Diamond

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

MLCR-AA

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：スコア

Openness Indexはモデルのオープン性を0～100の正規化尺度で評価します（高いほどオープン）

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

パフォーマンス

タスクあたりの時間（分）、出力速度（毎秒トークン数）、最初の回答トークンまでの時間と最初のトークンまでの時間（秒）で測定

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

出力速度

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

最初の回答トークンまでの時間

最初の回答トークン受信までの秒数 · 推論モデルの「思考」時間を含む

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

コンテキストウィンドウ

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

モデル規模（オープンウェイトモデルのみ）

モデルサイズ：総パラメータ数とアクティブパラメータ数

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

詳細

								ウェイト
Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)	Alibaba	-	125B 推論時に10Bが有効	262k	$0.68	-	105	🤗
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)	Alibaba	-	125B 推論時に10Bが有効	262k	$0.68	-	102	🤗

Alibabaの他のリリース

よくある質問

Qwen3.5 122B A10Bに関するよくある質問

Qwen3.5 122B A10Bは2026年2月24日にリリースされました。

Qwen3.5 122B A10BはAlibabaが開発しました。

Qwen3.5 122B A10Bの最初の回答トークンまでの時間は18.68秒（reasoning）、4.39秒（non-reasoning）です（AlibabaのAPIに基づく）。Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)の最初の回答トークンまでの時間は、同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比べて長い部類の水準です（中央値：8.59秒）。

Qwen3.5 122B A10Bの料金は入力100万トークンあたり$0.40（平均よりやや高い、中央値：$0.30）、出力100万トークンあたり$3.20（高い部類、中央値：$0.80）です。AlibabaのAPIに基づきます。

Qwen3.5 122B A10Bの料金は入力100万トークンあたり$0.40、出力100万トークンあたり$3.20です（AlibabaのAPIに基づく）。キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とするブレンド料金は、100万トークンあたり$0.68です。料金はプロバイダーによって異なる場合があります。プロバイダー料金を比較

はい。Qwen3.5 122B A10B (Reasoning)は推論モデルです。回答前に拡張思考や思考の連鎖による推論を行い、複雑な問題に取り組みます。いいえ。Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)は推論モデルではありません。思考の連鎖による長い推論を行わず、直接回答します。

Qwen3.5 122B A10Bはテキスト、画像入力に対応しています。

Qwen3.5 122B A10Bはテキスト出力に対応しています。

はい。Qwen3.5 122B A10Bは画像入力に対応し、画像の分析、説明、画像に関する質問への回答が可能です。

はい。Qwen3.5 122B A10Bはマルチモーダルです。テキスト、画像入力を処理し、テキスト出力を生成できます。

Qwen3.5 122B A10Bのコンテキストウィンドウは262kトークンです。これは、モデルが1回のリクエストで処理できるテキストと会話履歴の量を決定します。

はい。Qwen3.5 122B A10Bはオープンウェイトモデルです。モデルウェイトが一般公開されており、ダウンロードしてセルフホストできます。

Qwen3.5 122B A10Bのパラメーター数は125Bで、そのうち10Bが有効です。

Qwen3.5 122B A10Bは総パラメーター数125BのMixture of Experts（MoE）モデルですが、推論時に使用する有効パラメーター数は10Bのみです。

Qwen3.5 122B A10BはApache 2.0ライセンスで公開されており、商用利用が認められています。ライセンスを表示

はい。Qwen3.5 122B A10Bは4社のプロバイダーを通じてAPIで利用できます。 APIプロバイダーを比較

Qwen3.5 122B A10Bは4社のAPIプロバイダーを通じて利用できます。プロバイダーを比較

Qwen3.5 122B A10Bの知能、性能、料金の分析

モデル概要

冗長性

技術仕様

このクラスのモデル：67件

知能

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index：オープンウェイトとプロプライエタリ

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：スコア

費用

Intelligence Index タスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

料金：キャッシュヒット・入力・出力

Cache Hit

パフォーマンス

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Time per Intelligence Index Task

Time Period

出力速度

End-to-End Output Speed

最初の回答トークンまでの時間

Time to First Answer Token

コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウ

Context Window for RAG

Context Window

モデル規模（オープンウェイトモデルのみ）

モデルサイズ：総パラメータ数とアクティブパラメータ数

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

詳細

Alibabaの他のリリース

よくある質問

Qwen3.5 122B A10Bはいつリリースされましたか？

Qwen3.5 122B A10Bの開発元はどこですか？

Qwen3.5 122B A10Bの遅延はどの程度ですか？

Qwen3.5 122B A10Bの料金はいくらですか？

Qwen3.5 122B A10B APIの料金はいくらですか？

Qwen3.5 122B A10Bは推論モデルですか？

Qwen3.5 122B A10Bはどの入力モダリティに対応していますか？

Qwen3.5 122B A10Bはどの出力モダリティに対応していますか？

Qwen3.5 122B A10Bは画像を処理できますか？

Qwen3.5 122B A10Bはマルチモーダルですか？

Qwen3.5 122B A10Bのコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

Qwen3.5 122B A10Bはオープンソースですか？

Qwen3.5 122B A10Bのパラメーター数はいくつですか？

Qwen3.5 122B A10Bの有効パラメーターとは何ですか？

Qwen3.5 122B A10Bのライセンスは何ですか？

Qwen3.5 122B A10BはAPIで利用できますか？

Qwen3.5 122B A10Bはどこで利用できますか？