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title: "Qwen3.6 35B A3B DSGVO-konform in der EU nutzen"
description: "Qwen3.6 35B A3B auf inference.eu: schnelles Mixture-of-Experts-Modell mit 3B aktiven Parametern, Bildeingabe und 256K Kontext, verarbeitet in der EU."
canonical: "https://inference.eu/de/modelle/qwen3-6-35b-a3b/"
language: "de"
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Code · Qwen (Alibaba Cloud)

# Qwen3.6 35B A3B in der EU über eine OpenAI-kompatible API nutzen

Qwen3.6 35B A3B ist das Mixture-of-Experts-Modell der Qwen3.6-Familie von Alibaba: 35 Milliarden Parameter, nur rund 3 Milliarden aktiv pro Token, mit Bildeingabe, Denkmodus und 256.000 Tokens Kontext. Auf inference.eu rufen Sie es im OpenAI- oder Anthropic-Format auf, verarbeitet in Rechenzentren in der EU und nie zum Training genutzt.

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1.  0135B · 3B
2.  02Rechenzentren in der EU
3.  03Apache 2.0

## Was Qwen3.6 35B A3B ist

Qwen3.6 35B A3B war das erste Qwen3.6-Modell mit offenen Gewichten, veröffentlicht im April 2026 unter Apache 2.0. Es hat insgesamt 35 Milliarden Parameter, davon rund 3 Milliarden aktiv pro Token, und einen Vision-Encoder für Bildeingaben. Seine 40 Schichten kombinieren Gated DeltaNet mit linearer Attention und Gated Attention, jeweils gefolgt von einem Mixture-of-Experts-Block.

Das native Kontextfenster umfasst 262.144 Tokens, laut Qwen erweiterbar auf rund eine Million. Wie das dichte Qwen3.6 27B zielt es auf agentisches Programmieren, Frontend-Arbeit und Schlussfolgern über ganze Repositorys und unterstützt Thinking Preservation, das Reasoning früherer Runden in langen Sitzungen verfügbar hält.

## Stärken und Grenzen

Mit nur rund 3 Milliarden aktiven Parametern antwortet das Modell schnell und bewältigt hohe Anfragemengen effizient, bietet aber trotzdem Bildeingabe, Tool Calls und langen Kontext. Es eignet sich für schnelle Programmierhilfe, kurze Agentenschritte, das Vorsortieren von Screenshots und Massenverarbeitung von Text, wo ein dichtes Modell langsamer wäre.

Die geringe aktive Größe hat ihren Preis: Bei schwierigerem Schlussfolgern, langen Codeänderungen und anspruchsvollen Texten liefern das dichte Qwen3.6 27B oder Qwen3.8 27B bessere Antworten. Qwen rät, für den Denkmodus mindestens 128.000 Tokens Kontext frei zu halten. Vergleichen Sie es für kritische Ausgaben vorab mit einem größeren Modell.

## Qwen3.6 35B A3B über die API aufrufen

inference.eu verwendet das OpenAI-Anfrageformat. Die OpenAI-SDKs, LangChain, LlamaIndex und Coding-Werkzeuge funktionieren daher unverändert. Setzen Sie die Base-URL auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und tragen Sie als Modell `qwen3.6-35b-a3b` ein. Auch das Anthropic-Messages-Format steht bereit.

Der Denkmodus ist standardmäßig aktiv. Mit `enable_thinking: false` in `chat_template_kwargs` über `extra_body` erhalten Sie direkte Antworten, ideal für hohe Volumen. `preserve_thinking: true` behält früheres Reasoning in mehrstufigen Sitzungen. Bilder senden Sie als `image_url`\-Inhalte. Da das Format für alle Modelle gleich ist, wechseln Sie zu Qwen3.6 27B nur über den Modellnamen.

## Datenhaltung in der EU

Auf inference.eu läuft Qwen3.6 35B A3B auf Infrastruktur in der Europäischen Union. Prompts, Bilder, Code und Antworten werden in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht an Alibaba in China gesendet und nie zum Training eines Modells verwendet.

Jeder Kunde erhält einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO und unsere Liste der Unterauftragsverarbeiter, damit Ihr Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten alle Beteiligten nennen kann. Abgerechnet wird in Euro, auf einer Rechnung für alle Modelle. Die Apache-2.0-Lizenz erlaubt kommerzielle Nutzung ohne Nutzer- oder Umsatzgrenzen.

## Qwen3.6 35B A3B

Anbieter

Qwen (Alibaba Cloud)

Herkunft

China

Typ

Code

Parameter

35B

Aktive Parameter

3B

Kontextfenster

262.144 Tokens

Lizenz

[Apache 2.0](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B/blob/main/LICENSE)

Veröffentlicht

April 2026

Modell-ID

qwen3.6-35b-a3b

Verarbeitung

Rechenzentren in der EU

Training mit Ihren Daten

Nie

Quelle

[huggingface.co](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B)

qwen3.6-35b-a3b · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6-35b-a3b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Wofür Teams es einsetzen

-   1

    ### Schnelle Programmierhilfe

    Kurze Fragen zu Code beantworten und Änderungen zügig vorschlagen, im Editor oder im Chat-Werkzeug.

-   2

    ### Textverarbeitung in großer Menge

    Große Mengen an Tickets, E-Mails oder Logs klassifizieren, zusammenfassen oder auslesen, bei geringem Aufwand pro Anfrage.

-   3

    ### Schnelle Agentenschritte

    Einfache Schritte eines Agenten-Workflows wie Abfragen und Weiterleitung übernehmen und schwierige an ein größeres Modell abgeben.

## Qwen3.6 35B A3B: häufige Fragen

Die Fragen, die uns Einkauf, Entwicklung und Rechtsabteilungen am häufigsten stellen. Etwas fehlt? Fragen Sie uns direkt.

Das hängt von Ihrer Verarbeitung ab. Auf inference.eu werden Anfragen in Rechenzentren in der EU verarbeitet, nicht zum Training genutzt und durch einen Auftragsverarbeitungsvertrag nach Art. 28 DSGVO samt Liste der Unterauftragsverarbeiter abgedeckt. Nichts wird an Alibaba oder nach China gesendet.

A3B steht für rund 3 Milliarden aktive Parameter. Das Modell hat insgesamt 35 Milliarden Parameter, aufgeteilt auf Experten, von denen pro Token nur etwa 3 Milliarden rechnen. Dadurch erzeugt es Text deutlich schneller als ein dichtes Modell gleicher Gesamtgröße.

Das native Kontextfenster umfasst 262.144 Tokens, Qwen beschreibt Wege zur Erweiterung auf rund eine Million. Für den Denkmodus empfiehlt Qwen, mindestens 128.000 Tokens Kontext frei zu halten, damit die Qualität des Reasoning erhalten bleibt.

Ja. Das Modell steht unter der Apache-2.0-Lizenz, die kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe ohne Gebühren oder Nutzergrenzen erlaubt. Für den Einsatz in kostenpflichtigen Produkten brauchen Sie keine Vereinbarung mit Alibaba.

Nehmen Sie 35B A3B, wenn Tempo und Volumen zählen: Es nutzt pro Token nur etwa ein Neuntel der aktiven Rechenleistung. Nehmen Sie das dichte 27B, wenn die Qualität bei schwierigem Code und Reasoning wichtiger ist. Kontextlänge, Bildeingabe und Denkoptionen sind gleich.

Ja. Es enthält einen Vision-Encoder, liest Screenshots, Diagramme und Dokumente zusammen mit Text und antwortet in Textform. Bilder übergeben Sie im üblichen OpenAI-Format \`image\_url\` zusammen mit Ihrer Frage. Bilder erzeugen kann es nicht.

Übergeben Sie \`enable\_thinking: false\` in \`chat\_template\_kwargs\` innerhalb von \`extra\_body\`. Das Modell antwortet dann direkt ohne Reasoning-Block, was bei einfachen Aufgaben in großer Menge wie Klassifizierung oder Extraktion schneller und günstiger ist.

Beide sind Mixture-of-Experts-Modelle mit wenigen aktiven Parametern, Bildeingabe und 256.000 Tokens Kontext. Qwen3.6 35B A3B neigt stärker zum agentischen Programmieren und bietet Thinking Preservation, Gemma 4 26B A4B ist ein Allzweckmodell von Google. Testen Sie beide mit echten Anfragen.

Auf inference.eu laufen die offenen Gewichte in Rechenzentren in der EU, Ihre Daten gehen also weder an Alibaba noch nach China. Das Training spiegelt dennoch Entscheidungen des Herstellers wider, auch bei politisch heiklen Themen. Testen Sie das Modell vor dem Produktivbetrieb mit Ihren Prompts.

Ändern Sie die Base-URL Ihres OpenAI-Clients auf die inference.eu-API, verwenden Sie Ihren inference.eu-Schlüssel und setzen Sie als Modell \`qwen3.6-35b-a3b\`. Nachrichten, Bilder, Tools und Streaming funktionieren mit Ihrem bestehenden Code weiter.

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