Qwen3.6 Plus
Qwen · qwen3.6-plus
Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
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Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
Qwen3.6原生视觉语言系列Plus模型,展现出与当前顶尖前沿模型相媲美的卓越性能,模型效果相较3.5系列显著提升。模型在Agentic coding、前端编程、Vibe coding等代码能力、多模态万物识别、OCR、物体定位等能力上显著增强。
中国大陆 / 全球 · 按适用条件分档计价
折扣与价格评分按中国大陆的官方价计算
| 不分档 | 0.3351 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 缓存方式:显式缓存,输入 256,000 Token 以内 | 0.2 CNY每百万 Token |
| 缓存方式:显式缓存,输入 1,000,000 Token 以内,输入 256,000 Token 以上 | 0.8 CNY每百万 Token |
| 缓存方式:显式缓存 | 0.2 CNY每百万 Token |
| 不分档 | 4.189 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 256,000 Token 以内 | 2.5 CNY每百万 Token |
| 输入 1,000,000 Token 以内,输入 256,000 Token 以上 | 10 CNY每百万 Token |
| 不分档 | 3.351 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 256,000 Token 以内 | 2 CNY每百万 Token |
| 输入 1,000,000 Token 以内,输入 256,000 Token 以上 | 8 CNY每百万 Token |
| 不分档 | 20.11 CNY每百万 Token |
|---|---|
| 输入 256,000 Token 以内 | 12 CNY每百万 Token |
| 输入 1,000,000 Token 以内,输入 256,000 Token 以上 | 48 CNY每百万 Token |
中国大陆 / 全球 · 采集于 2026-10-18 · 查看价格来源
不同地方写法可能不一样,列在这里方便你对上号。名字太模糊、认不准的不会公开。
按第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数,只跟当前在售的模型排名,每个模型按它最强的推理档位算:前 15% 为旗舰,15%–40% 为高端,40%–70% 为中端,其余为入门。只比能力,不看价格。
科学难题、数学和没见过的新题,看它想得清不清楚。
数学家出的前沿数学题,题目不公开、难以刷分。做数学、算法、量化时看这项。
研究生水平的物理、化学、生物难题。拿它做研究、分析复杂问题时看这项。
答得对不对、会不会编造,查资料和写正式内容时最要紧。
简短的事实问答,答错或编造都扣分。拿它查资料、写要求准确的内容时看这项。
自己动手写代码、改代码、跑通工程任务。
Artificial Analysis 用命令行工程任务和科学编程题测出的编程能力分。用它写代码时看这项。
厂商官方接口的实测中位数,看它回答快不快;不代表任何中转站线路的快慢。
厂商官方接口开始回答后,每秒能吐出多少 Token 的实测中位数。不代表中转站线路的快慢。
向厂商官方接口提问后,要等几秒才看到回答的第一个字(思考模型包括思考时间)的实测中位数。越短越好,不代表中转站线路。
这些评测停止更新、有成绩的模型太少或者和选购关系不大,成绩仅供参考,不影响上面的名次和用途筛选。
在真实 GitHub 问题上修复代码;结果依赖 Agent 与工具链。
不再排行的原因:题目和答案已经流进模型训练数据,OpenAI 等厂商已停止采用这项成绩。
Epoch AI 把几十项前沿评测合成的一个能力指数,用来看模型整体有多强。
不再排行的原因:综合能力已改按 Artificial Analysis 智能指数排名(覆盖的在售模型多一倍);Epoch 综合指数留作第二来源参考。
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