このモデルは非推奨です。デフォルトの入力トークン数1万のワークロードでのみ性能測定を継続しています。他のワークロードの結果は過去のデータであり、更新されません。

Alibabaは新しいリリースであるQwen3.6 27Bを公開しています。こちらの利用をご検討ください。

Alibaba

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Qwen3.5 27B

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Open weights model

•

Released 2026年2月

Qwen3.5 27B (Reasoning)の知能、性能、料金の分析

試す APIプロバイダーのベンチマーク

知能Updated

該当なし

Artificial Analysis Intelligence Index

コスト

入力 $0.30出力 $2.40

該当なし

Intelligence Indexのタスクあたりのコスト

冗長性

該当なし

Intelligence Indexでの出力トークン数

Qwen3.5 27B (Reasoning)はテキスト、画像入力に対応し、テキストを出力します。コンテキストウィンドウは262kトークンです。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の料金は入力100万トークンあたり$0.30（高価、中央値：$0.12）、出力100万トークンあたり$2.40（高価、中央値：$0.30）です。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の出力速度は毎秒78トークンで、平均より遅い水準です（88）。

推論	はいこのページでは、このモデルの推論版を表示しています。非推論版も存在する可能性があります。
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	27.8B
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

Updated

知能

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

速度

Output tokens per second · Higher 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Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 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

No publicly available API

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

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

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）

Intelligence Indexの比較

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

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

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index の実行コスト

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

No publicly available API

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)

No publicly available API

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.

コンテキストウィンドウ

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

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).

速度

出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定

出力速度

Output tokens per second · Higher is better

No publicly available API

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Weighted average decode time (minutes) per Intelligence Index task · Excludes TTFT and overhead time · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

遅延

最初のトークンまでの時間（秒）で測定

遅延: 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

No publicly available API

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.

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

No publicly available API

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

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.

よくある質問

Qwen3.5 27B (Reasoning)に関するよくある質問

Qwen3.5 27B (Reasoning)は2026年2月24日にリリースされました。

Qwen3.5 27B (Reasoning)はAlibabaが開発しました。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の出力速度は毎秒77.8トークンです（AlibabaのAPIに基づく）。同程度の規模の他のオープンウェイトモデルと比べて平均以下水準です（中央値：88.2 t/s）。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の最初のトークンまでの時間（TTFT）は5.63秒です（AlibabaのAPIに基づく）。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水準です（中央値：1.11秒）。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の料金は入力100万トークンあたり$0.30（高い部類、中央値：$0.12）、出力100万トークンあたり$2.40（高い部類、中央値：$0.30）です。AlibabaのAPIに基づきます。

Qwen3.5 27B (Reasoning)の料金は入力100万トークンあたり$0.30、出力100万トークンあたり$2.40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$0.51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 27B (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。

Qwen3.5 27B (Reasoning)はテキスト、画像入力に対応しています。

Qwen3.5 27B (Reasoning)はテキスト出力に対応しています。

はい。Qwen3.5 27B (Reasoning)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 27B (Reasoning)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 27B (Reasoning)のコンテキストウィンドウは260k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 27B (Reasoning)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 27B (Reasoning)のパラメーター数は27.8Bです。

Qwen3.5 27B (Reasoning)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 27B (Reasoning)は5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 27B (Reasoning)は5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 27B (Reasoning)の知能、性能、料金の分析

モデル概要

知能Updated

速度

コスト

冗長性

比較の概要

技術仕様

このクラスのモデル：143件

知能

速度

タスクあたりの費用

知能Updated

Artificial Analysis Intelligence Index

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

ベンチマーク

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index：スコア

Intelligence Indexの比較

Intelligence Index とタスクあたりのコスト

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

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

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

速度

出力速度

Output Speed

Model Performance Representation

Intelligence Indexのタスクあたりの時間

Time per Intelligence Index Task

遅延

遅延: 最初の回答トークンまでの時間

Time to First Answer Token

エンドツーエンド応答時間

エンドツーエンド応答時間

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

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

よくある質問

Qwen3.5 27B (Reasoning)はいつリリースされましたか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)の開発元はどこですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)の出力速度はどの程度ですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)の遅延はどの程度ですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)の料金はいくらですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning) APIの料金はいくらですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)は推論モデルですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はどの入力モダリティに対応していますか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はどの出力モダリティに対応していますか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)は画像を処理できますか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はマルチモーダルですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)のコンテキストウィンドウはどのくらいですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はオープンソースですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)のパラメーター数はいくつですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)のライセンスは何ですか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はAPIで利用できますか？

Qwen3.5 27B (Reasoning)はどこで利用できますか？