What is Qwen3.5-35B-A3B good for?

Qwen3.5-35B-A3B is a 35B-parameter mixture-of-experts model with only 3B active parameters per token and a 262,144-token context window. It is particularly well-suited for long-document RAG, multi-document summarization, and workflows where the prompt contains large amounts of retrieved context. The MoE architecture means it runs at the speed and cost of a 3B dense model despite having 35B total parameters.

How much does the Qwen3.5-35B-A3B API cost?

On QuickSilver Pro: $0.111 per million input tokens and $0.80 per million output tokens. For a RAG pipeline with 50k input tokens of retrieved context per query and 500 output tokens per answer, that is $0.00555 input + $0.0004 output = ~$0.006 per query, or $6 per 1000 queries.

When should I use Qwen3.5-35B-A3B vs DeepSeek V3?

Use Qwen3.5-35B-A3B when the prompt is large — typically >32K tokens of retrieved context or a long document to summarize. Its 262K context window is 2x larger than DeepSeek V3 (131K), and its per-input-token cost is 31% lower. For short-prompt tasks (chat, coding, extraction), DeepSeek V3 has stronger general reasoning at a similar output price.

Is Qwen3.5-35B-A3B the same model as Qwen3?

Qwen3.5-35B-A3B is the 35B-parameter MoE variant with 3B active parameters — a distinct model from Qwen3's dense and larger MoE variants. A3B denotes the 3B active count. It is optimized for long-context workloads where compute per token is the bottleneck.

होम/उपयोग के मामले/qwen3 for long-context

उपयोग मामला

long context के लिए Qwen3.5-35B-A3B

Qwen3.5-35B-A3B एक 35B-parameter MoE मॉडल है जिसमें प्रति token केवल 3B parameters active होते हैं, और इसका context window 262K है। MoE इसे 3B dense लागत के करीब चलाता है जबकि knowledge capacity 35B-स्तर की रहती है — यह RAG और long-document workflows के लिए बहुत उपयोगी है। $0.111 input / $0.80 output प्रति 1M tokens पर, यह हमारे catalog के सबसे सस्ते per-input-token मॉडलों में से एक है।

$0.111 / $0.80 per 1M tokens

यह RAG के लिए क्यों उपयुक्त है

262K context: एक single prompt में 500-page PDF या लगभग 200 code files फिट हो सकती हैं। यदि retrieved corpus फिट हो जाता है, तो aggressive chunking की जरूरत नहीं पड़ती; single-shot RAG pipeline को सरल बनाता है.

Low input cost: $0.111 प्रति 1M input tokens का मतलब है कि 100K-token RAG prompt की कीमत $0.011 है। वही prompt DeepSeek V3 पर $0.016 पड़ता है — यानी 44% अधिक.

MoE speed: हर token पर केवल 3B parameters active होते हैं, इसलिए inference speed 35B dense की बजाय 3B dense मॉडल के करीब रहती है। long-input workflows में यह noticeably lower latency देता है.

RAG pipeline pattern

Simple single-shot: अगर retrieved context 262K tokens के भीतर फिट हो जाता है, तो reranking और hierarchical summarization छोड़कर सब कुछ एक call में Qwen3.5-35B-A3B को दें। इससे pipeline complexity और latency दोनों घटती हैं.

With retrieval: embed → top-K retrieve → 50K-100K token prompt बनाएं → Qwen3.5-35B-A3B से answer लें। input tokens सस्ते होने से top-K लंबा रखने का economics बेहतर होता है.

Summarize-then-answer: 262K से बड़े corpora के लिए पहले sections के summaries निकालें, फिर उन्हीं summaries पर answer करें। two-pass approach होते हुए भी यह अक्सर alternatives से सस्ती पड़ती है।

क्विकस्टार्ट कोड

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key="sk-qsp-...",
)

# Load a long document — say a 500-page PDF, already extracted to text
document = open("annual-report.txt").read()  # ~180K tokens

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.5-35b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You answer questions using only the provided document."},
        {"role": "user", "content": f"Document:\n{document}\n\nQuestion: What was free cash flow in Q3?"},
    ],
    max_tokens=500,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(f"Input tokens: {resp.usage.prompt_tokens}, cost: ${resp.usage.cost:.4f}")

FAQ

क्या मैं सच में एक prompt में 262K tokens उपयोग कर सकता हूँ?

हाँ। 262,144 tokens इसका published hard limit है। long-context retrieval tasks में needle-in-a-haystack recall लगभग 200K तक मजबूत रहती है; उसके बाद fine-grained lookup accuracy गिर सकती है। critical retrieval के लिए vector search के साथ इसे combine करना अभी भी बेहतर है।

'3B active MoE' का क्या मतलब है?

Mixture-of-Experts हर token को मॉडल के केवल कुछ parameters से गुजारता है। Qwen3.5-35B-A3B में कुल 35B parameters हैं, लेकिन प्रति token केवल 3B active होते हैं। यानी compute per token 3B dense मॉडल जैसा है, जबकि knowledge capacity 35B मॉडल के करीब रहती है। इसी वजह से long-context workloads में यह तेज और सस्ता पड़ता है।

क्या thinking mode लागत बढ़ाता है?

Qwen3.5-35B-A3B reasoning mode सपोर्ट करता है। QuickSilver Pro में reasoning mode को default रूप से suppress किया जाता है ताकि output concise और predictable रहे — और आपको अनावश्यक thinking tokens के लिए bill न देना पड़े। यह RAG और summarization workloads की सामान्य अपेक्षाओं के ज्यादा करीब है।

क्या Qwen tool calling सपोर्ट करता है?

हाँ, OpenAI tools API के माध्यम से। simple function signatures के लिए reliability अच्छी है; complex multi-tool agent loops में DeepSeek V3 अक्सर ज्यादा reliable रहता है। production से पहले अपने specific agent workloads पर दोनों को benchmark करें।

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