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Code · Qwen (Alibaba Cloud)

Utilisez Qwen3.6 35B A3B en Europe via une API compatible OpenAI

Qwen3.6 35B A3B est le modèle à mélange d'experts de la famille Qwen3.6 d'Alibaba : 35 milliards de paramètres, dont environ 3 milliards actifs par token, avec entrée image, mode de réflexion et 256 000 tokens de contexte. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE.

Contacter l'équipeExemple de requête
  1. 0135B · 3B
  2. 02Centres de données dans l'UE
  3. 03Apache 2.0

Ce qu'est Qwen3.6 35B A3B

Qwen3.6 35B A3B a été le premier modèle Qwen3.6 à poids ouverts, publié en avril 2026 sous Apache 2.0. Il compte 35 milliards de paramètres au total, dont environ 3 milliards actifs pour chaque token, et un encodeur visuel pour les images. Ses 40 couches combinent attention linéaire Gated DeltaNet et attention classique, chacune suivie d'un bloc à mélange d'experts.

Sa fenêtre de contexte native est de 262 144 tokens, extensible à environ un million selon Qwen. Comme le modèle dense Qwen3.6 27B, il vise le code agentique, le front-end et le raisonnement à l'échelle du dépôt, et prend en charge la préservation de la réflexion entre les tours d'une longue session.

Points forts et limites

Avec environ 3 milliards de paramètres actifs, ce modèle répond vite et absorbe de gros volumes de requêtes, tout en offrant entrée image, appels d'outils et long contexte. Il convient à l'aide rapide au code, aux étapes simples d'un agent, au tri de captures d'écran et au traitement de texte en masse, là où un modèle dense serait plus lent.

Cette petite taille active a un coût : en raisonnement difficile, sur les longues modifications de code et en rédaction nuancée, Qwen3.6 27B ou Qwen3.8 27B répondent mieux. Qwen conseille de garder au moins 128 000 tokens de contexte libres pour le mode réflexion. Pour des sorties critiques, comparez-le d'abord à un modèle plus grand.

Appeler Qwen3.6 35B A3B via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI, LangChain, LlamaIndex et les outils de code fonctionnent sans changement. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle qwen3.6-35b-a3b. Le format Messages d'Anthropic est aussi disponible.

La réflexion est active par défaut ; passez enable_thinking: false dans chat_template_kwargs via extra_body pour des réponses directes, idéales à fort volume. preserve_thinking: true conserve le raisonnement précédent dans les sessions longues. Les images s'envoient en contenus image_url. Le format étant commun à tous les modèles, passer à Qwen3.6 27B ne demande que de changer le nom du modèle.

Hébergement en Europe et données

Sur inference.eu, Qwen3.6 35B A3B tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Prompts, images, code et réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas envoyés à Alibaba en Chine et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants, pour que votre registre des traitements puisse nommer chaque intervenant. La facturation se fait en euros, sur une seule facture pour tous les modèles. La licence Apache 2.0 autorise l'usage commercial sans limite d'utilisateurs ni seuil de revenus.

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)

Ce que les équipes en font

  • 1

    Aide rapide au code

    Répondre à de courtes questions de code et proposer rapidement des modifications dans un éditeur ou un outil de discussion.

  • 2

    Traitement de texte en masse

    Classer, résumer ou extraire des données de gros volumes de tickets, courriels ou journaux, à faible coût par requête.

  • 3

    Étapes d'agent rapides

    Prendre en charge les étapes simples d'un workflow d'agent, comme les recherches et l'orientation, et laisser les étapes difficiles à un plus grand modèle.

Qwen3.6 35B A3B : questions fréquentes

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