Alibaba logo

Qwen3.5-2B

Мультимодальная
Alibaba

Qwen3.5-2B — компактная vision-language модель на 2 млрд параметров с гибридной архитектурой Gated DeltaNet: линейное внимание и полное softmax-внимание чередуются в соотношении 3:1. Нативный контекст составляет 262K токенов. Поддерживаются Режим мышления и Режим без мышления.

Основные характеристики

Параметры
2.0B
Контекст
-
Дата выпуска
2 марта 2026 г.
Индекс
3.3

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
2 марта 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Сегодня
25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
2.0B
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Рассуждения

Логические рассуждения и анализ
GPQA
Режим мышления • данные разработчика
51.6%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
AA-LCR
Режим мышления • данные разработчика
25.6%
BFCL-V4
Режим мышления • данные разработчика
43.6%
C-Eval
Режим мышления • данные разработчика
73.2%
Global PIQA
Режим мышления • данные разработчика
69.3%
IFBench
Режим мышления • данные разработчика
41.3%
IFEval
Режим мышления • данные разработчика
78.6%
Include
Режим мышления • данные разработчика
55.4%
LongBench v2
Режим мышления • данные разработчика
38.7%
MAXIFE
Режим мышления • данные разработчика
60.6%
MMLU-Pro
Режим мышления • данные разработчика
66.5%
MMLU-ProX
Режим мышления • данные разработчика
52.3%
MMLU-Redux
Режим мышления • данные разработчика
79.6%
MMMLU
Режим мышления • данные разработчика
63.1%
Multi-Challenge
Режим мышления • данные разработчика
33.7%
NOVA-63
Режим мышления • данные разработчика
46.4%
PolyMATH
Режим мышления • данные разработчика
26.1%
SuperGPQA
Режим мышления • данные разработчика
37.5%
t2-bench
Режим мышления • данные разработчика
48.8%
WMT24++
Режим мышления • данные разработчика
45.8%

Лицензия и метаданные

Лицензия
apache_2_0
Дата анонса
2 марта 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.