当你想要一个稠密的 Qwen3.6 基线以及一个直接的模型比较时，请使用 Qwen3.6-27B。当输入和输出成本足以让你优先测试稀疏 MoE 选项时，请使用 Qwen3.6-35B-A3B。在 Novita AI 上，两个模型均可作为无服务器 LLM 通过 chat/completions 端点使用，并且当前都列出了相同的 262,144 token 上下文窗口和 65,536 最大输出 token。选择不在于上下文长度，而在于架构、token 价格、模态需求以及每个模型在你自己的提示上表现如何。
Qwen3.6 27B vs 35B-A3B：快速对比
| 类别 | Qwen3.6-27B | Qwen3.6-35B-A3B | 含义 |
|---|---|---|---|
| Novita AI 模型 ID | qwen/qwen3.6-27b |
qwen/qwen3.6-35b-a3b |
保持模型 ID 可配置，以便无需修改代码即可测试两者。 |
| 在 Novita AI 上的可用性 | 无服务器 LLM | 无服务器 LLM | 两者均可通过 Novita AI 使用，无需自行托管。 |
| 端点系列 | chat/completions |
chat/completions |
无需更改 API 路径即可比较它们。 |
| Novita AI 上的架构标签 | 原生视觉 - 语言稠密模型 | 采用稀疏 MoE 架构的原生视觉 - 语言模型 | 从稠密模型开始作为干净的基线；当稀疏架构和成本成为决策的一部分时，再测试 35B-A3B。 |
| Novita AI 列出的功能 | 无服务器、函数调用、结构化输出、推理 | 无服务器、函数调用、结构化输出、推理 | 两者在生产使用前都需要进行任务级别的验证。 |
| Novita AI 列出的上下文窗口 | 262,144 tokens | 262,144 tokens | 上下文长度并不能区分这两个模型。 |
| Novita AI 列出的最大输出 tokens | 65,536 tokens | 65,536 tokens | 可以进行长完成，但输出预算仍需要护栏。 |
| Novita AI 列出的输入模态 | 文本、图像、视频 | 文本、图像、视频 | 不要将任一模型视为纯文本模型。在切换前，务必测试你的实际媒体输入。 |
| Novita AI 列出的输出模态 | 文本 | 文本 | 两者均列为文本输出。 |
| Novita AI 列出的价格 | $0.60 / M 输入 tokens, $3.60 / M 输出 tokens | $0.248 / M 输入 tokens, $1.485 / M 输出 tokens | 在检查的快照中，35B-A3B 的输入和输出价格更低。 |
| 最佳首次测试 | 稠密模型基线、技术分析、长结构化答案 | 成本敏感的输入密集型任务、路由、提取、比较实验 | 在选择默认模型之前，务必在你自己的提示上运行两者。 |
Novita AI 上的 Qwen3.6-27B
Novita AI 上的 Qwen3.6-27B 使用模型 ID qwen/qwen3.6-27b。它的 Novita AI 模型页面将其描述为一个原生视觉 - 语言稠密模型，并列出文本、图像和视频输入以及文本输出。
当你想要比较 Qwen3.6 的行为而不加入稀疏 MoE 架构的讨论时，这是一个更干净的基线。如果你的团队需要技术分析、结构化响应、仓库式提示或长篇开发者助手工作流的稳定参考点，请首先使用它。
代价是价格。在当前 Novita AI 列表中，Qwen3.6-27B 的输入和输出 token 价格高于 Qwen3.6-35B-A3B。这并不意味着它是错误的选择。这意味着你应该比较每个被接受答案的成本，而不仅仅是每百万 token 的成本。
Novita AI 上的 Qwen3.6-35B-A3B
Novita AI 上的 Qwen3.6-35B-A3B 使用模型 ID qwen/qwen3.6-35b-a3b。它的 Novita AI 模型页面将其描述为一个构建在混合架构上的原生视觉 - 语言模型，该架构结合了线性注意力与稀疏专家混合框架。Novita AI 也将其标记为 MoE，并列出文本、图像和视频输入以及文本输出。
当单位经济效益是决策的核心时，这个模型是测试对象。在当前 Novita AI 快照中，它的输入和输出价格低于 Qwen3.6-27B，因此它自然适用于高容量路由、提取、分类以及其他输入大小或请求量驱动成本的工作负载。
不要将其变成一个笼统的质量主张。Qwen3.6-35B-A3B 仍然需要在你成为生产默认值之前，通过你的质量、格式、延迟和重试率检查。
Novita AI 上的定价比较
Novita AI 目前为这两种 Qwen3.6 变体列出了以下价格：
| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 成本要点 |
|---|---|---|---|
| Qwen3.6-27B | $0.60 / M tokens | $3.60 / M tokens | 用作稠密模型基线，并比较被接受答案的质量与成本。 |
| Qwen3.6-35B-A3B | $0.248 / M tokens | $1.485 / M tokens | 较低的列出的单位价格使其对高容量测试具有吸引力。 |
不要停留在价格表上。更低的 token 定价只有在模型仍能给出可用答案时才有帮助。更长的输出、重试或清理调用可以迅速改变实际账单。
在测试时使用这个简单的工作表：
| 问题 | 为什么重要 |
|---|---|
| 典型请求使用多少个输入 token？ | 检索、代码审查和文档分析可能消耗大量输入。 |
| 模型产生多少个输出 token？ | 长解释、补丁和结构化报告可能主导成本。 |
| 重试发生的频率如何？ | 重试率可以抹平单位价格优势。 |
| 模型是否遵循你要求的输出格式？ | 无效 JSON 或格式错误的 Markdown 可能会增加修复调用。 |
| 延迟是否满足产品目标？ | 更低的 token 价格并不能保证正确的用户体验。 |
对于生产估算，从日志而不是样本提示中计算成本：
estimated_request_cost =
(input_tokens / 1,000,000 * current_input_price)
+
(output_tokens / 1,000,000 * current_output_price)
然后只比较成功的任务。一个廉价的失败答案仍然是浪费。每个被接受答案的成本才是属于生产决策的数字。
何时使用 Qwen3.6-27B
当你想要在优化成本之前得到一个稠密模型基线时，使用 Qwen3.6-27B。当团队仍在定义评估标准，或者当你想要一个参考模型用于提示回归测试时，这很有用。
良好的首次测试包括：
- 对长提示进行技术分析
- 为开发者提供结构化解释
- 一致性至关重要的仓库式提示
- 需要文本输出的多模态输入实验
- 架构简单性重要的比较运行
现有的 Novita AI 上的 Qwen3.6-27B 指南 已经涵盖了 27B 的设置路径。使用该页面获取 27B 特定的 API 上下文，然后在使用这个比较来决定是保留 27B 还是测试 35B-A3B 作为默认值时，使用本页面。
何时使用 Qwen3.6-35B-A3B
当更低的列出的 token 价格可能改变你的工作流程的经济性时，使用 Qwen3.6-35B-A3B。当提示集很大、请求量很高，或者应用程序可以在发布前容忍并排评估时，它值得早期测试。
良好的首次测试包括：
- 高容量分类
- 从大量文本或媒体支持的提示中提取
- 路由和分流提示
- 结构化上下文上的简短回答
- 被接受答案的成本比模型简单性更重要的工作负载
陷阱很简单：只有答案通过后，价格才重要。如果对于你的工作负载，35B-A3B 需要更多的重试、更长的输出或额外的修复调用，那么更低的列出的单位价格可能无法转化为更低的生产成本。
切换前需要验证什么
在改变生产流量之前，并排运行两个模型。使用相同的提示、系统指令、输出要求和评分标准。
| 测试区域 | 衡量什么 | 为什么重要 |
|---|---|---|
| 任务准确性 | 答案是否相对于你的真实来源正确 | 只有质量可接受时，单位价格才有意义。 |
| 格式可靠性 | JSON 有效性、Markdown 结构或代码块一致性 | 修复调用增加成本和延迟。 |
| 长输入行为 | 答案是否使用了完整提示中的相关事实 | 两个模型都列出大上下文，但实际记忆仍需测试。 |
| 多模态行为 | 图像或视频输入是否产生可用的文本答案 | 两个页面都列出文本、图像和视频输入，但你的媒体工作流仍需验证。 |
| 输出长度 | 每个被接受答案的完成 tokens | 输出成本可能主导开发者助手工作流。 |
| 延迟 | 首 token 时间和完整响应时间 | 定价并不能告诉你产品是否会感觉快速。 |
| 失败形态 | 拒绝、空回答、幻觉或格式错误的输出 | 不同模型以不同方式失败。 |
构建一个包含 20 到 50 个示例的提示集。包括简单提示、困难提示、长提示、格式敏感的提示、多模态提示（如果你的产品使用它们），以及一些已经破坏你当前设置的情况。
不要同时重写提示和更改模型。如果质量发生变化，你需要知道是什么原因造成的。
Novita API 使用说明
两个模型都使用 Novita AI 的 OpenAI 兼容 LLM API 流程。Novita 的 LLM API 文档 展示了 OpenAI 兼容的基本 URL：
https://api.novita.ai/openai
对于聊天完成，使用文档化的端点路径：
https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions
要比较的模型 ID 是：
qwen/qwen3.6-27b
qwen/qwen3.6-35b-a3b
如果你的应用程序已经在使用 OpenAI SDK，请保持首次测试的规模较小：设置 Novita AI 基本 URL，传递你的 Novita API 密钥，并使模型 ID 可配置。先更改模型。稍后调整提示。
Python 示例
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": "You are a concise technical assistant.",
},
{
"role": "user",
"content": "Create a checklist for comparing two LLM API models before production migration.",
},
],
max_tokens=700,
)
print(response.choices[0].message.content)
cURL 示例
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": "Compare a dense LLM and an A3B-style LLM for an input-heavy extraction workload."
}
],
"max_tokens": 700
}'
生产验证注意事项
在切换流量之前，再次验证实时的模型页面和你的账户限制。模型目录值可能发生变化，正确的生产答案取决于列出的模型数据和你的日志。
在发布前检查这些项目：
- 当前的模型 ID
- 无服务器可用性
- 端点系列
- 输入和输出模态
- 上下文窗口和最大输出 tokens
- 当前输入和输出价格
- 函数调用和结构化输出在你请求格式上的行为
- 延迟、重试率、输出长度和被接受答案率
尽可能将回滚作为模型 ID 配置更改。
常见问题
Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 的主要区别是什么？
Qwen3.6-27B 被列为原生视觉 - 语言稠密模型。Qwen3.6-35B-A3B 被列为采用稀疏 MoE 架构的原生视觉 - 语言模型。在 Novita AI 上，这两个模型当前共享相同的端点系列、上下文窗口、最大输出 tokens、输入模态和输出模态，因此实际区别在于架构和列出的 token 价格。
Qwen3.6-35B-A3B 在 Novita AI 上可用吗？
是的。Novita AI 将 Qwen3.6-35B-A3B 列为无服务器 LLM，模型 ID 为 qwen/qwen3.6-35b-a3b，使用 chat/completions 端点。
Qwen3.6-27B 在 Novita AI 上可用吗？
是的。Novita AI 将 Qwen3.6-27B 列为无服务器 LLM，模型 ID 为 qwen/qwen3.6-27b，使用 chat/completions 端点。
哪个模型的上下文窗口更大？
Novita AI 目前为 Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 都列出了 262,144 token 的上下文窗口和 65,536 的最大输出 tokens。
这些模型可以处理图像或视频输入吗？
是的。当前的 Novita AI 模型页面列出文本、图像和视频作为 Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 的输入模态。两个页面都将文本列为输出模态。
哪个模型更便宜？
Novita AI 目前列出 Qwen3.6-35B-A3B 的输入和输出 token 价格低于 Qwen3.6-27B。仍然要比较每个被接受答案的成本，因为重试、输出长度和格式失败可能改变总工作流成本。
我应该用 Qwen3.6-35B-A3B 替换 Qwen3.6-27B 吗？
只有在并排评估之后。如果 35B-A3B 符合你的质量和可靠性要求，其更低的列出的价格使其成为强有力的候选者。如果 27B 为你的任务产生了更好的被接受答案，则保留它，或者在其获胜的工作流中使用它。
基准测试是否证明了哪个模型更好？
这个决策不需要任何基准测试声明。使用你自己的提示集、延迟测量、被接受答案率和 token 日志来选择适合你产品的模型。
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