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Qwen 3.6 Plus 基于混合架构，结合了高效的线性注意力机制和稀疏混合专家路由，从而实现了强大的可扩展性和高性能推理。与 3.5 系列相比，它在智能体编码、前端开发和整体推理方面均取得了显著提升，并大幅改善了“Vibe 编码”体验。该模型在 3D 场景、游戏和存储库级问题解决等复杂任务中表现出色，在 SWE-bench Verified 测试中取得了 78.8 分的高分。它在纯文本和多模态能力方面均实现了显著飞跃，性能达到了领先模型的水平。 显示更多
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早期版本的 Qwen 多模态主力模型，面向百万 token 的智能体与文档任务
The mid-tier general model of Qwen3.6. It keeps the linear-attention-plus-sparse-MoE-routing architecture, and improves on the 3.5 generation for scalability and inference efficiency.
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Qwen 3.6 Plus 基于混合架构，结合了高效的线性注意力机制和稀疏混合专家路由，从而实现了强大的可扩展性和高性能推理。与 3.5 系列相比，它在智能体编码、前端开发和整体推理方面均取得了显著提升，并大幅改善了“Vibe 编码”体验。该模型在 3D 场景、游戏和存储库级问题解决等复杂任务中表现出色，在 SWE-bench Verified 测试中取得了 78.8 分的高分。它在纯文本和多模态能力方面均实现了显著飞跃，性能达到了领先模型的水平。 显示更多
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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。
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