Qwen3.5-9B
9B级后训练多模态模型（含视觉编码器），支持文本、图像与视频输入；原生262,144 token上下文，官方称可扩展至1,010,000 token。
最后核实：
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B特点与限制
主要特点
- 原生262,144 token上下文，官方示例可用YaRN扩展至1,010,000 token
- 默认思考模式，可通过API参数关闭（官方不支持/think与/nothink软切换）
- 官方给出Transformers、vLLM、SGLang与KTransformers部署命令
- 官方语言与视觉评测表覆盖知识、编码、长上下文、视觉与代理任务
使用边界
- 9B是官方语言模型口径档位，不代表多模态整模参数的精确总数。
- 官方评测表未标注各分数的思考模式等完整条件，不能与其他记录直接排名。
- 扩展上下文需要运行时参数与高级环境变量；静态YaRN可能影响短文本表现。
- 本站未复现评测或设备表现。
模型信息
- 家族与版本
- Qwen / 3.5
- 输入与输出
- 文本、图像、视频 → 文本
- 公开参数规模
- 9B（以以下来源口径为准）
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 官方模型卡Language Model节标注参数量9B（语言模型口径），并给出Gated DeltaNet与Gated Attention混合布局等结构信息；模型同时包含视觉编码器，卡中未单列其参数量，不把整模张量统计当作官方参数总量。 参数来源
- 原生上下文
- 262,144 tokens
- 扩展上下文
- 1,010,000 tokens；YaRN；官方示例在config.json的rope_parameters中设置rope_type=yarn、factor=4.0，并通过vLLM/SGLang命令行参数覆盖以支持1,010,000 token；官方提示静态YaRN可能影响短文本，仅在需要长上下文时启用。
- 语言声明
- 多语言（官方称支持201种语言和方言）；语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- Apache-2.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 官方模型卡提供架构、评测与部署说明并链接Qwen3.5博客；未公开完整训练数据清单。
能力依据
模型变体：指令版；家族与版本：Qwen / 3.5
文本生成
MMLU-Pro · accuracy82.5%MMLU-Pro · enC-Eval · accuracy88.2%C-Eval · zh查看评估与来源收起补充信息
文本生成
可将其列入中英文知识问答候选：官方卡列英文MMLU-Pro 82.5%、中文C-Eval 88.2%。两项考试成绩不能直接说明中文写作或日常对话表现。
- 官方成绩覆盖英文知识问答与中文考试基准，同表另有GPQA Diamond 81.7%、IFEval 91.5%等维度。
- 考试结果不能替代中文写作和自然对话验证。
- 评测条件未完整披露，不能与其他记录横向排名。
- 本站未复现这两项评测。
MMLU-Pro · accuracy
82.5%官方报告 · Qwen Team官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3.5-9B / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMLU-Pro / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡报告（未标独立评测版本）
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；官方卡语言基准表Knowledge & STEM列表中Qwen3.5-9B列为82.5。该项未完整披露prompt、shot数、采样、推理模式或生成长度；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen3-5-9b-qwen-model-card-unknown
- 来源
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量评测事实并署名链接，不覆盖模型卡原文或第三方内容许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方模型卡未披露该成绩的模型revision、推理模式及完整评测条件，不能纳入统一条件比较。
C-Eval · accuracy
88.2%官方报告 · Qwen Team官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3.5-9B / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- C-Eval / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；官方卡语言基准表Knowledge & STEM列表中Qwen3.5-9B列为88.2。该项未完整披露prompt、shot数、采样、推理模式或生成长度；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen3-5-9b-qwen-model-card-unknown
- 来源
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量评测事实并署名链接，不覆盖模型卡原文或第三方内容许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方模型卡未披露该成绩的模型revision、推理模式及完整评测条件，不能纳入统一条件比较。
代码
LiveCodeBench v6 · score65.6%LiveCodeBench · code查看评估与来源收起补充信息
代码
可作为需执行测试核验的代码生成候选：官方卡报告LiveCodeBench v6为65.6%，但未注明数据时间范围。该单项成绩不能保证复杂项目修改正确。
- 官方语言基准表含该型号代码基准结果，同表另有OJBench 29.2%。
- 复杂项目修改仍需在目标仓库运行测试验证。
- 模型卡未披露足够完整的生成配置，不能横向排名。
LiveCodeBench v6 · score
65.6%官方报告 · Qwen Team官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3.5-9B / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- LiveCodeBench / 未提供
- 基准 / 报告版本
- v6（官方卡未注明数据时间范围）
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；官方卡语言基准表Reasoning & Coding列表中Qwen3.5-9B列为65.6，并仅注明LiveCodeBench v6。模型卡未披露该项的few-shot、提示模板、采样、推理模式和输出长度；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen3-5-9b-qwen-model-card-unknown
- 来源
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量评测事实并署名链接，不覆盖模型卡原文或第三方内容许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方模型卡未披露该成绩的模型revision、推理模式及完整评测条件，不能纳入统一条件比较。
视觉理解
MMMU-Pro · accuracy70.1%MMMU-Pro · en查看评估与来源收起补充信息
视觉理解
可作为图文问答候选：官方视觉语言表列出MMMU-Pro 70.1%。该单项基准不能保证OCR准确或细节图像识别效果。
- 官方表格报告该型号的图文推理成绩，同表另有MMMU 78.4%、OCRBench 89.2%等维度。
- OCR与细节图像识别需要按目标输入另行验证。
- 图像预处理和提示等条件没有完整披露。
- 本站未使用本地图片输入验证。
MMMU-Pro · accuracy
70.1%官方报告 · Qwen Team官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen/Qwen3.5-9B / 未提供
- 思考模式
- 未知
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMMU-Pro / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 官方模型卡未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；官方卡视觉语言基准表STEM and Puzzle列表中Qwen3.5-9B列为70.1。该项未完整披露prompt、shot数、采样、图像预处理、推理模式或生成长度；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen3-5-9b-qwen-model-card-unknown
- 来源
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-9B
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；仅摘录少量评测事实并署名链接，不覆盖模型卡原文或第三方内容许可。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：官方模型卡未披露该成绩的模型revision、图像处理与推理配置及完整评测条件，不能纳入统一条件比较。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；内存、显存和速度取决于运行时、精度、输入长度与硬件，不将参数量或文件大小换算为资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：transformers（官方要求最新版，serving组件从GitHub主分支安装）、torchvision、pillow。
STEP 01 安装Transformers serving环境
官方要求最新版transformers并请确保安装torchvision与pillow；官方安装命令从GitHub主分支安装serving组件。本站未执行。
pip install "transformers[serving] @ git+https://github.com/huggingface/transformers.git@main"STEP 02 启动轻量推理服务
官方说明该命令会提供OpenAI兼容端点并尽可能将模型放置在加速器上，适用于快速测试与中等负载。本站未执行。
transformers serve --force-model Qwen/Qwen3.5-9B --port 8000 --continuous-batchingvLLM
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；显存与吞吐取决于并行配置、上下文长度与量化，不将参数量换算为资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：vllm（官方要求主分支新版，按nightly索引安装）。
STEP 01 安装支持Qwen3.5的vLLM
官方要求vLLM主分支新版并给出nightly索引安装命令。本站未执行。
uv pip install vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightlySTEP 02 启动OpenAI兼容服务
官方给出的标准启动命令，最大上下文262,144 token，并使用qwen3推理解析器；另有工具调用、MTP与纯文本模式等变体见官方卡。本站未执行。
vllm serve Qwen/Qwen3.5-9B --port 8000 --tensor-parallel-size 1 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3SGLang
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；显存与吞吐取决于并行配置、上下文长度与量化，不将参数量换算为资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：sglang（官方要求主分支版本，按官方git安装命令）。
STEP 01 安装主分支SGLang
官方要求SGLang主分支版本，并给出以下安装命令。本站未执行。
uv pip install 'git+https://github.com/sgl-project/sglang.git#subdirectory=python&egg=sglang[all]'STEP 02 启动OpenAI兼容服务
官方给出的标准启动命令，最大上下文262,144 token，并使用qwen3推理解析器；工具调用与MTP变体见官方卡。本站未执行。
python -m sglang.launch_server --model-path Qwen/Qwen3.5-9B --port 8000 --tp-size 1 --mem-fraction-static 0.8 --context-length 262144 --reasoning-parser qwen3