综合智能− Top 75%
7.6第 421 / 567
编程指数− Top 98%
2.9第 185 / 190
首 Token 延迟
—
输出价格
—
Qwen3.5 2B (Reasoning) 由 Alibaba 发布。更偏向成本敏感或特定任务场景。
模型信息
- 发布日期
- 2026年3月2日
- 研发机构
- Alibaba
- 智能体指数
- 0.8
- Slug
- qwen3-5-2b
经济与性能
- 输入价格 (1M)
- —
- 输出价格 (1M)
- —
- 缓存命中 (1M)
- —
- 生成速度 (TPS)
- —
- 端到端响应
- —
深度分析
相对全库 580 款模型的能力分解、性价比位置与相近对照。
三项核心指数
综合智能排名 #421 / 567
综合智能7.6/ 中位 14.8
编程指数2.9/ 中位 36.3
智能体指数0.8/ 中位 18.2
金色竖线为全库中位数，便于判断该模型相对行业基准的位置。
Alibaba 其他模型
8 款
评测任务成本—每任务均摊
评测总成本—Intelligence Index 全量
输出单价—/M输入 —/M
输出价格最低对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Gemma 3n E4B Instruct
$0.040
2Llama 3.1 Instruct 8B
$0.090
3Gemma 4 E4B (Reasoning)
$0.100
4Gemma 4 E4B (Non-reasoning)
$0.100
5Ministral 3 3B
$0.100
6Granite 4.1 8B
$0.100
7Sarvam 30B (high)
$0.110
8HyperNova 60B 2605
$0.140
9Nova Micro
$0.140
10Qwen3.5 2B (Reasoning)
—
生成速度最高对比
Top 9 + 当前模型 · 金色为当前模型
1Mercury 2
958 TPS
2Gemini 3.5 Flash-Lite
450 TPS
3HyperNova 60B 2605
421 TPS
4Granite 4.0 H Small
411 TPS
5LFM2.5-VL-1.6B
400 TPS
6Step 3.7 Flash
391 TPS
7Granite 3.3 8B (Non-reasoning)
344 TPS
8LFM2.5-8B-A1B
331 TPS
9gpt-oss-120b (low)
314 TPS
10Qwen3.5 2B (Reasoning)
—
年度智能峰值
按发布时间排列 · 金色为当前模型
GPT-3.5 Turbo2022 年发布
3.6
GPT-4 Turbo2023 年发布
7.9
o12024 年发布
23.4
GPT-5.2 (xhigh)2025 年发布
42.2
Qwen3.5 2B (Reasoning)2026 年发布
7.6
Claude Fable 5 (Adaptive Reasoning, Max Effort, Opus 4.8 Fallback)2026 年发布
59.9
相近智能水平模型
智能指数 ±8 · 基准 7.6
| 模型 | 智能 | 编程 | 输出价 | 首 Token |
|---|---|---|---|---|
Qwen3.5 2B (Reasoning)当前 | 7.6 | 2.9 | — | — |
| Llama 3.1 Nemotron Instruct 70B | 7.6 | — | $1.2 | 6.11s |
| Llama 3.1 Instruct 8B | 7.6 | 5.4 | $0.090 | 950ms |
| Qwen2.5 Instruct 32B | 7.5 | — | — | — |
| Grok Beta | 7.5 | — | — | — |
| Command A | 7.7 | — | $10 | 1.59s |
| Nova Pro | 7.7 | — | $3.2 | — |
| NVIDIA Nemotron 3 Nano 30B A3B (Non-reasoning) | 7.4 | — | $0.200 | 710ms |
| Gemma 3 27B Instruct | 7.4 | 10.1 | $0 | — |
| NVIDIA Nemotron Nano 9B V2 (Non-reasoning) | 7.4 | — | $0.200 | 2.66s |
| Solar Pro 2 (Non-reasoning) | 7.8 | — | — | — |