Qwen3.5-9B — компактная плотная модель с 9 миллиардами параметров, сохраняющая ключевые возможности флагманских версий серии. Построенная на 32 слоях, она использует ту же гибридную архитектуру, что и старшие модели: чередование блоков с Gated DeltaNet и Gated Attention (в сочетании 3:1) обеспечивая баланс между скоростью, точностью и экономией памяти на длинных контекстах. Это позволяет ей эффективно обрабатывать нативно до 262k токенов, уверенно конкурируя с моделями в 2–3 раза большего размера. Модель поддерживает нативную мультимодальность с пониманием текста, изображений и видео, что делает её универсальным решением для разнообразных задач.
Результаты модели очень приличные для ее «весовой категории». В тестах на знание (MMLU-Pro – 82.5) она обходит многие более крупные модели, включая GPT-OSS-120B. В следовании инструкциям (IFEval – 91.5) она показывает результаты, близкие к топовым. Особо выделяются ее агентные способности: TAU2-Bench (79.1) и BFCL-V4 (66.1) — результаты, которые были достижимы лишь для моделей масштаба 70B+ всего год назад. Мультимодальные возможности также на уровне: MathVision (78.9), MMMU-Pro (70.1), OCRBench (89.2) и VlmsAreBlind (93.7) демонстрируют глубокое понимание визуальной информации.
Модель оптимальна для сценариев, где важны баланс между производительностью и ресурсами. Для запуска достаточно 8GB RAM в квантованном формате, что делает модель доступной для потребительского оборудования. Она идеально подходит для создания OCR-систем, анализа документов и изображений в реальном времени, а также для задач, где требуется быстрая обработка данных локально в контуре предприятия.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 |
1 | 46,94 ₽ | 68.27 | 1,19 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 51,34 ₽ | 1,65 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 73,73 ₽ | 101.76 | 1,31 | Запустить | |
262 144 |
1 | 91,14 ₽ | 1,32 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 127,37 ₽ | 1,11 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 3,75 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 141,77 ₽ | 2,21 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 78.01 | 2,30 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 158.43 | 7,69 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 7,68 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 9,27 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 16,48 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 14,61 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 30,36 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 51,34 ₽ | 29.30 | 1,39 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 3,20 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 165.50 | 3,44 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 3,44 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 141,77 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 162,57 ₽ | 66.99 | 1,95 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 85.98 | 3,40 | Запустить | |
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 105.70 | 7,32 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 144.75 | 7,07 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 190.81 | 8,94 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 16,21 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 14,28 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 30,10 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 2,32 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 94,64 ₽ | 1,59 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 3,22 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 67.18 | 2,63 | Запустить | |
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 2,63 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 141,77 ₽ | 1,07 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 2,55 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 81.86 | 6,55 | Запустить | |
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 95.92 | 6,30 | Запустить | |
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 8,13 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 15,34 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 13,47 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 29,22 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.