Qwen3.6-27Bを使用するのは、高密度なQwen3.6ベースラインと単純なモデル比較を求めるときです。Qwen3.6-35B-A3Bを使用するのは、入出力コストが重要で、最初にスパースMoEオプションをテストする価値がある場合です。Novita AIでは、どちらのモデルも chat/completions エンドポイントを介してサーバーレスLLMとして利用でき、どちらも現在同じ262,144トークンのコンテキストウィンドウと65,536の最大出力トークンをリストしています。選択はコンテキスト長に関するものではありません。アーキテクチャ、トークン価格、モダリティ要件、および各モデルが独自のプロンプトでどのように機能するかについてです。
Qwen3.6 27B vs 35B-A3B：クイック比較
| カテゴリ | Qwen3.6-27B | Qwen3.6-35B-A3B | 意味 |
|---|---|---|---|
| Novita AIモデルID | qwen/qwen3.6-27b |
qwen/qwen3.6-35b-a3b |
モデルIDは設定可能にしておくことで、コードを変更せずに両方をテストできます。 |
| Novita AIでの提供形態 | サーバーレスLLM | サーバーレスLLM | どちらもセルフホスティングせずにNovita AIで利用できます。 |
| エンドポイントファミリー | chat/completions |
chat/completions |
APIパスを変更せずに比較できます。 |
| Novita AI上のアーキテクチャラベル | ネイティブ視覚言語密モデル | スパースMoEアーキテクチャを採用したネイティブ視覚言語モデル | クリーンなベースラインとして密モデルから開始。スパースアーキテクチャとコストが判断要素になる場合は35B-A3Bをテスト。 |
| Novita AIがリストする機能 | サーバーレス、関数呼び出し、構造化出力、推論 | サーバーレス、関数呼び出し、構造化出力、推論 | 両方とも本番利用前にタスクレベルの検証が必要です。 |
| Novita AIがリストするコンテキストウィンドウ | 262,144トークン | 262,144トークン | コンテキスト長はこれら2つのモデルを区別しません。 |
| Novita AIがリストする最大出力トークン | 65,536トークン | 65,536トークン | 長い応答は可能ですが、出力予算には依然としてガードレールが必要です。 |
| Novita AIがリストする入力モダリティ | テキスト、画像、動画 | テキスト、画像、動画 | どちらのモデルもテキストのみと扱わないでください。切り替える前に実際のメディア入力をテストしてください。 |
| Novita AIがリストする出力モダリティ | テキスト | テキスト | どちらもテキスト出力としてリストされています。 |
| Novita AIがリストする価格 | 入力トークン100万あたり$0.60、出力トークン100万あたり$3.60 | 入力トークン100万あたり$0.248、出力トークン100万あたり$1.485 | 35B-A3Bは確認時点で入力・出力価格が低くリストされています。 |
| 最初のテストに最適 | 密モデルのベースライン、技術解析、長い構造化回答 | コスト重視の入力が多いタスク、ルーティング、抽出、比較実験 | デフォルトを選択する前に、独自のプロンプトで両方を実行してください。 |
Novita AI上のQwen3.6-27B
Novita AI上のQwen3.6-27B はモデルID qwen/qwen3.6-27b でリストされています。Novita AIのモデルページでは、ネイティブ視覚言語密モデルとして説明され、テキスト、画像、動画の入力とテキスト出力がリストされています。
これは、スパースMoEアーキテクチャを議論に加えずにQwen3.6の動作を比較したい場合の、よりクリーンなベースラインです。チームが技術解析、構造化応答、リポジトリ形式のプロンプト、長文の開発者アシスタントワークフローに対して安定した基準点を必要とする場合は、最初にこれを使用してください。
トレードオフは価格です。現在のNovita AIのリストでは、Qwen3.6-27Bの入力および出力トークン価格はQwen3.6-35B-A3Bよりも高くなっています。それが間違った選択というわけではありません。つまり、100万トークンあたりのコストだけでなく、承認された回答あたりのコストを比較する必要があるということです。
Novita AI上のQwen3.6-35B-A3B
Novita AI上のQwen3.6-35B-A3B はモデルID qwen/qwen3.6-35b-a3b でリストされています。Novita AIのモデルページでは、線形アテンションとスパース混合エキスパートフレームワークを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャ上に構築されたネイティブ視覚言語モデルとして説明されています。Novita AIはそれをMoEとしてラベル付けし、テキスト、画像、動画の入力とテキスト出力をリストしています。
これは、ユニットエコノミクスが決定の中心にある場合にテストするモデルです。リストされた入力および出力価格は、現在のNovita AIスナップショットではQwen3.6-27Bよりも低いため、大量ルーティング、抽出、分類、および入力サイズやリクエスト量がコストを左右するその他のワークロードにとって自然な候補です。
それを品質の包括的な主張としないでください。Qwen3.6-35B-A3Bが本番のデフォルトになるには、品質、フォーマット、レイテンシ、リトライ率のチェックを通過する必要があります。
Novita AIでの価格比較
Novita AIは現在、これら2つのQwen3.6バリアントに対して以下の価格をリストしています：
| モデル | 入力価格 | 出力価格 | コストのポイント |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-27B | トークン100万あたり$0.60 | トークン100万あたり$3.60 | 密モデルのベースラインとして使用し、承認された回答の品質とコストを比較します。 |
| Qwen3.6-35B-A3B | トークン100万あたり$0.248 | トークン100万あたり$1.485 | ユニット価格が低いため、大量テストに魅力的です。 |
価格表だけで止まらないでください。より低いトークン価格は、モデルが依然として使用可能な回答を提供する場合にのみ役立ちます。より長い出力、リトライ、またはクリーンアップ呼び出しによって、実際の請求額がすぐに変わる可能性があります。
テスト時には、この簡単なワークシートを使用してください：
| 質問 | なぜ重要か |
|---|---|
| 典型的なリクエストは何入力トークンを使用しますか？ | 検索、コードレビュー、ドキュメント分析は入力が多くなる可能性があります。 |
| モデルは何出力トークンを生成しますか？ | 長い説明、パッチ、構造化レポートはコストを支配する可能性があります。 |
| リトライはどのくらいの頻度で発生しますか？ | リトライ率によってユニット価格の優位性が失われる可能性があります。 |
| モデルは必要な出力形式に従いますか？ | 無効なJSONや不正なMarkdownは修復呼び出しを追加する可能性があります。 |
| レイテンシは製品目標を満たしていますか？ | トークン価格が低くても、適切なユーザーエクスペリエンスが保証されるわけではありません。 |
本番環境の見積もりには、サンプルプロンプトではなくログからコストを計算してください：
estimated_request_cost =
(input_tokens / 1,000,000 * current_input_price)
+
(output_tokens / 1,000,000 * current_output_price)
次に、成功したタスクのみを比較します。安価な失敗した回答は依然として無駄です。本番環境の決定に属する数値は、承認された回答あたりのコストです。
Qwen3.6-27Bを使用する場合
コストを最適化する前に、密モデルのベースラインが必要な場合はQwen3.6-27Bを使用します。これは、チームがまだ評価基準を定義している場合や、プロンプト回帰テスト用の1つの参照モデルが必要な場合に役立ちます。
良い最初のテストは次のとおりです：
- 長いプロンプトに対する技術解析
- 開発者向けの構造化説明
- 一貫性が重要なリポジトリ形式のプロンプト
- テキスト出力を必要とするマルチモーダル入力実験
- アーキテクチャのシンプルさが重要な比較実行
既存の Novita AI上のQwen3.6-27Bガイド は、27Bのセットアップパスをすでにカバーしています。27B固有のAPIコンテキストについてはそのページを参照し、デフォルトを27Bに維持するか35B-A3Bをテストするかの判断にはこの比較を使用してください。
Qwen3.6-35B-A3Bを使用する場合
リストされたトークン価格が低いことでワークフローの経済性が変わる可能性がある場合は、Qwen3.6-35B-A3Bを使用します。プロンプトセットが大きい場合、リクエスト量が多い場合、またはロールアウト前にサイドバイサイド評価に耐えられるアプリケーションの場合、早期のテストに値します。
良い最初のテストは次のとおりです：
- 大量分類
- テキストまたはメディアベースのプロンプトの大規模バッチからの抽出
- ルーティングとトリアージのプロンプト
- 構造化コンテキストに対する短い回答
- 承認された回答のコストがモデルのシンプルさよりも重要なワークロード
注意点は単純です：価格は回答が合格した後にのみ重要です。35B-A3Bがワークロードに対してより多くのリトライ、長い出力、または追加の修復呼び出しを必要とする場合、リストされたユニット価格の低さが本番コストの削減につながらない可能性があります。
切り替え前に確認すべきこと
本番トラフィックを変更する前に、2つのモデルを並べて実行してください。同じプロンプト、システム指示、出力要件、採点基準を使用します。
| テスト領域 | 測定内容 | なぜ重要か |
|---|---|---|
| タスク精度 | 正解が真実源に対して正しいかどうか | 品質が許容範囲内である場合にのみ、ユニット価格が意味を持ちます。 |
| フォーマットの信頼性 | JSONの妥当性、Markdown構造、コードブロックの一貫性 | 修復呼び出しはコストとレイテンシを追加します。 |
| 長文入力の動作 | 回答がプロンプト全体の関連する事実を使用しているかどうか | 両モデルとも大きなコンテキストをリストしていますが、実際の保持はテストが必要です。 |
| マルチモーダル動作 | 画像や動画の入力が使用可能なテキスト回答を生成するかどうか | 両ページともテキスト、画像、動画の入力をリストしていますが、メディアワークフローは検証が必要です。 |
| 出力長 | 承認された回答あたりの完了トークン | 開発者アシスタントワークフローでは出力コストが支配的になる可能性があります。 |
| レイテンシ | 最初のトークンまでの時間と完全な応答時間 | 価格だけでは製品が高速に感じられるかどうかはわかりません。 |
| 失敗の形状 | 拒否、空の回答、幻覚、不正な出力 | 異なるモデルは異なる方法で失敗します。 |
20から50の例からなるプロンプトセットを作成します。簡単なプロンプト、難しいプロンプト、長いプロンプト、フォーマットに敏感なプロンプト、製品で使用する場合はマルチモーダルプロンプト、そして現在のセットアップをすでに壊すいくつかのケースを含めてください。
プロンプトの書き換えとモデルの変更を同時に行わないでください。品質が変わった場合、原因を特定する必要があります。
Novita API使用上の注意
どちらのモデルもNovita AIのOpenAI互換LLM APIフローを使用します。Novitaの LLM APIドキュメント は、OpenAI互換のベースURLを示しています：
https://api.novita.ai/openai
チャット補完には、文書化されたエンドポイントパスを使用します：
https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions
比較するモデルIDは次のとおりです：
qwen/qwen3.6-27b
qwen/qwen3.6-35b-a3b
アプリケーションがすでにOpenAI SDKを使用している場合は、最初のテストを小さく保ちます：Novita AIベースURLを設定し、Novita APIキーを渡し、モデルIDを設定可能にします。最初にモデルを変更し、後でプロンプトを調整します。
Pythonの例
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
)
model = os.environ.get("NOVITA_MODEL", "qwen/qwen3.6-27b")
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": "簡潔な技術アシスタントとして振る舞ってください。",
},
{
"role": "user",
"content": "本番移行前に2つのLLM APIモデルを比較するためのチェックリストを作成してください。",
},
],
max_tokens=700,
)
print(response.choices[0].message.content)
cURLの例
curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${NOVITA_API_KEY}" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3.6-35b-a3b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "入力の多い抽出ワークロードのために、密LLMとA3BスタイルのLLMを比較してください。"
}
],
"max_tokens": 700
}'
本番環境のための確認メモ
トラフィックを切り替える前に、ライブのモデルページとアカウントの制限を再度確認してください。モデルカタログの値は変更される可能性があり、正しい本番回答はリストされたモデルデータと独自のログの両方に依存します。
ロールアウト前にこれらの項目を確認してください：
- 現在のモデルID
- サーバーレスの提供状況
- エンドポイントファミリー
- 入力および出力モダリティ
- コンテキストウィンドウと最大出力トークン
- 現在の入力および出力価格
- リクエスト形式での関数呼び出しと構造化出力の動作
- レイテンシ、リトライ率、出力長、承認された回答率
可能な限り、ロールバックはモデルIDの設定変更として行えるようにしておいてください。
FAQ
Qwen3.6-27BとQwen3.6-35B-A3Bの主な違いは何ですか？
Qwen3.6-27Bはネイティブ視覚言語密モデルとしてリストされています。Qwen3.6-35B-A3BはスパースMoEアーキテクチャを備えたネイティブ視覚言語モデルとしてリストされています。Novita AIでは、現在これら2つのモデルは同じエンドポイントファミリー、コンテキストウィンドウ、最大出力トークン、入力モダリティ、出力モダリティを共有しているため、実質的な違いはアーキテクチャとリストされたトークン価格です。
Qwen3.6-35B-A3BはNovita AIで利用できますか？
はい。Novita AIはQwen3.6-35B-A3BをサーバーレスLLMとして、モデルID qwen/qwen3.6-35b-a3b、エンドポイント chat/completions でリストしています。
Qwen3.6-27BはNovita AIで利用できますか？
はい。Novita AIはQwen3.6-27BをサーバーレスLLMとして、モデルID qwen/qwen3.6-27b、エンドポイント chat/completions でリストしています。
どちらのモデルがより大きなコンテキストウィンドウを持っていますか？
Novita AIは現在、Qwen3.6-27BとQwen3.6-35B-A3Bの両方に262,144トークンのコンテキストウィンドウと65,536の最大出力トークンをリストしています。
これらのモデルは画像や動画の入力を処理できますか？
はい。現在のNovita AIモデルページでは、Qwen3.6-27BとQwen3.6-35B-A3Bの両方の入力モダリティとしてテキスト、画像、動画がリストされています。両ページとも出力モダリティとしてテキストをリストしています。
どちらのモデルが安いですか？
Novita AIは現在、Qwen3.6-35B-A3BをQwen3.6-27Bよりも低い入力および出力トークン価格でリストしています。承認された回答あたりのコストを比較することをお勧めします。リトライ、出力長、フォーマットの失敗によって総ワークフローコストが変わる可能性があるためです。
Qwen3.6-27BをQwen3.6-35B-A3Bに置き換えるべきですか？
サイドバイサイドの評価を行った後にのみ判断してください。35B-A3Bが品質と信頼性の要件を満たしている場合、その低いリスト価格は強力な候補となります。27Bがタスクに対してより良い承認された回答を生成する場合は、それを維持するか、27Bが勝つワークフローに使用してください。
ベンチマークはどちらのモデルが優れているかを証明していますか？
この判断にベンチマークの主張は必要ありません。独自のプロンプトセット、レイテンシ測定、承認された回答率、トークンログを使用して、製品に合ったモデルを選択してください。
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