Qwen3.6 27B vs 35B-A3B 在 Novita AI 上的比較：你該選哪個模型？

當你想要一個密集型的 Qwen3.6 基線和直接的模型比較時，請使用 Qwen3.6-27B。當輸入和輸出成本足夠重要，值得先測試稀疏 MoE 選項時，請使用 Qwen3.6-35B-A3B。在 Novita AI 上，兩個模型都可以透過 chat/completions 端點以 Serverless LLM 的形式使用，並且目前都列出相同的 262,144 token 上下文視窗和 65,536 最大輸出 token。選擇的關鍵不在於上下文長度，而在於架構、token 價格、多模態需求，以及每個模型在你自己的提示詞上的表現。

Qwen3.6 27B vs 35B-A3B：快速比較

類別	Qwen3.6-27B	Qwen3.6-35B-A3B	這代表什麼
Novita AI 模型 ID	qwen/qwen3.6-27b	qwen/qwen3.6-35b-a3b	保持模型 ID 可設定，這樣無需修改程式碼就能測試兩個模型。
在 Novita AI 上的可用性	Serverless LLM	Serverless LLM	兩者都可透過 Novita AI 使用，無需自行託管。
端點系列	chat/completions	chat/completions	你可以在不改變 API 路徑的情況下比較它們。
Novita AI 上的架構標籤	原生視覺語言密集型模型	具有稀疏 MoE 架構的原生視覺語言模型	先從密集型模型開始，建立乾淨的基線；當稀疏架構和成本成為決策因素時，再測試 35B-A3B。
Novita AI 列出的功能	Serverless、函式呼叫、結構化輸出、推理	Serverless、函式呼叫、結構化輸出、推理	兩者都需要在任務層級進行驗證，才能用於生產環境。
Novita AI 列出的上下文視窗	262,144 token	262,144 token	上下文長度並不能區分這兩個模型。
Novita AI 列出的最大輸出 token	65,536 token	65,536 token	雖然可以輸出很長的內容，但輸出預算仍需要設定護欄。
Novita AI 列出的輸入模態	文字、圖片、影片	文字、圖片、影片	不要把任何一個模型視為純文字模型。在切換前，請先用實際的多媒體輸入進行測試。
Novita AI 列出的輸出模態	文字	文字	兩者都列為文字輸出。
Novita AI 列出的價格	$0.60 / 百萬輸入 token、$3.60 / 百萬輸出 token	$0.248 / 百萬輸入 token、$1.485 / 百萬輸出 token	在記錄的快照中，35B-A3B 的輸入和輸出價格都比較低。
最佳初次測試	密集型模型基線、技術分析、長篇結構化回答	成本敏感的高輸入量任務、路由、提取、比較實驗	在選擇預設模型前，先用你自己的提示詞跑過兩個模型。

Novita AI 上的 Qwen3.6-27B

Novita AI 上的 Qwen3.6-27B 以模型 ID qwen/qwen3.6-27b 列出。其在 Novita AI 的模型頁面將其描述為原生視覺語言密集型模型，並列出文字、圖片和影片輸入，以及文字輸出。

當你想要比較 Qwen3.6 的行為，而不想在討論中加入稀疏 MoE 架構時，這是一個更乾淨的基線。如果你的團隊需要一個穩定的參考點來進行技術分析、結構化回應、類似儲存庫的提示詞，或長篇的開發者助理工作流程，請優先使用它。

其代價是價格。在目前 Novita AI 的清單中，Qwen3.6-27B 的輸入和輸出 token 價格都高於 Qwen3.6-35B-A3B。但這並不代表它是錯誤的選擇。這意味著你應該比較的是每個被接受答案的成本，而不僅僅是每百萬 token 的成本。

Novita AI 上的 Qwen3.6-35B-A3B

Novita AI 上的 Qwen3.6-35B-A3B 以模型 ID qwen/qwen3.6-35b-a3b 列出。其在 Novita AI 的模型頁面將其描述為一個基於混合架構的原生視覺語言模型，該架構結合了線性注意力與稀疏混合專家框架。Novita AI 也將其標記為 MoE，並列出文字、圖片和影片輸入，以及文字輸出。

當單位經濟效益是決策核心時，這個模型值得測試。在目前 Novita AI 的快照中，其列出的輸入和輸出價格都低於 Qwen3.6-27B，因此它很自然地成為高流量路由、提取、分類以及其他輸入大小或請求量驅動成本的工作負載的候選模型。

但不要把這變成全面的品質主張。在成為生產環境的預設模型之前，Qwen3.6-35B-A3B 仍然需要通過你的品質、格式、延遲和重試率檢查。

Novita AI 上的定價比較

Novita AI 目前為這兩個 Qwen3.6 變體列出了以下價格：

模型	輸入價格	輸出價格	成本要點
Qwen3.6-27B	$0.60 / 百萬 token	$3.60 / 百萬 token	作為密集型模型基線，並比較被接受答案的品質與成本。
Qwen3.6-35B-A3B	$0.248 / 百萬 token	$1.485 / 百萬 token	較低的單位價格使得它對高流量測試很有吸引力。

不要只看價格表。較低的 token 定價只有在模型仍然提供可用答案時才有幫助。更長的輸出、重試或清理呼叫會迅速改變實際帳單。

測試時，請使用這個簡單的工作表：

問題	為什麼重要
一個典型請求使用多少輸入 token？	檢索、程式碼審查和文件分析可能消耗大量輸入。
模型產生多少輸出 token？	長篇解釋、補丁和結構化報告可能主導成本。
重試發生的頻率是多少？	重試率可能會抹平單位價格優勢。
模型是否遵循你要求的輸出格式？	無效的 JSON 或格式錯誤的 Markdown 會增加修復呼叫。
延遲是否達到產品目標？	較低的 token 價格並不保證正確的使用者體驗。

要進行生產環境的估算，請根據日誌計算成本，而不是用一個範例提示詞：

estimated_request_cost =
  (input_tokens / 1,000,000 * current_input_price)
  +
  (output_tokens / 1,000,000 * current_output_price)

然後只比較成功的任務。一個便宜但失敗的答案仍然是浪費。每個被接受答案的成本才是生產環境決策中應該使用的數字。

何時使用 Qwen3.6-27B

當你想要一個密集型模型基線，然後再最佳化成本時，請使用 Qwen3.6-27B。當團隊仍在定義評估標準，或者你想要一個參考模型來進行提示詞回歸測試時，這很有用。

良好的初次測試包括：

• 針對長提示詞的技術分析
• 為開發者提供的結構化解釋
• 需要一致性的類似儲存庫提示詞
• 需要文字輸出的多模態輸入實驗
• 架構簡單性很重要的比較運行

現有的 Novita AI 上的 Qwen3.6-27B 指南 已經涵蓋了 27B 的設定路徑。使用該頁面獲取 27B 特定的 API 上下文，然後在決策是保留 27B 還是將 35B-A3B 作為預設模型進行測試時，使用本比較。

何時使用 Qwen3.6-35B-A3B

當較低的 token 價格可能改變工作流程的經濟效益時，請使用 Qwen3.6-35B-A3B。當提示詞集很大、請求量很高，或者應用程式能夠在部署前容忍並行評估時，它值得早期測試。

良好的初次測試包括：

• 高流量的分類
• 從大量文字批次或多媒體輔助提示詞中進行提取
• 路由和分流提示詞
• 針對結構化上下文的簡短回答
• 被接受答案的成本比模型簡單性更重要的工作負載

其陷阱很簡單：只有在答案通過後，價格才有意義。如果對於你的工作負載，35B-A3B 需要更多的重試、更長的輸出或額外的修復呼叫，那麼較低的單位價格可能不會轉化為更低的生產成本。

切換前需要驗證什麼

在改變生產流量之前，並行運行兩個模型。使用相同的提示詞、系統指令、輸出要求和評分標準。

測試領域	要測量什麼	為什麼重要
任務準確性	答案是否與你的真實來源一致	只有當品質可接受時，單位價格才有意義。
格式可靠性	JSON 有效性、Markdown 結構或程式碼區塊一致性	修復呼叫會增加成本和延遲。
長輸入行為	答案是否使用了完整提示詞中的相關事實	兩個模型都列出了大的上下文，但真正的保留能力仍需要測試。
多模態行為	圖片或影片輸入是否能產生可用的文字答案	兩個頁面都列出了文字、圖片和影片輸入，但你的多媒體工作流程仍需要驗證。
輸出長度	每個被接受答案的完成 token 數	在開發者助理工作流程中，輸出成本可能佔主導地位。
延遲	第一個 token 的時間和完整回應時間	定價無法告訴你產品是否會感覺快速。
失敗模式	拒絕、空白答案、幻覺或格式錯誤的輸出	不同模型會以不同方式失敗。

建立一個包含 20 到 50 個範例的提示詞集。包括簡單的提示詞、困難的提示詞、長提示詞、格式敏感的提示詞、如果你的產品使用多模態提示詞，以及一些已經會讓當前設定出錯的情況。

不要同時重寫提示詞和更換模型。如果品質發生變化，你需要知道原因是什麼。

Novita API 使用說明

兩個模型都使用 Novita AI 的 OpenAI 相容 LLM API 流程。Novita 的 LLM API 文件 顯示了 OpenAI 相容的基礎 URL：

https://api.novita.ai/openai

對於聊天完成，請使用文件中記錄的端點路徑：

https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions

要比較的模型 ID 為：

qwen/qwen3.6-27b
qwen/qwen3.6-35b-a3b

如果你的應用程式已經使用 OpenAI SDK，請保持首次測試的範圍較小：設定 Novita AI 基礎 URL，傳遞你的 Novita API 金鑰，並使模型 ID 可設定。先更換模型。之後再調整提示詞。

Python 範例

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": "你是一個簡潔的技術助理。",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "建立一個核對清單，用於在生產遷移前比較兩個 LLM API 模型。",
        },
    ],
    max_tokens=700,
)

print(response.choices[0].message.content)

cURL 範例

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": "對於一個輸入密集的提取工作負載，比較一個密集型 LLM 和一個 A3B 風格的 LLM。"
      }
    ],
    "max_tokens": 700
  }'

生產環境驗證注意事項

在切換流量之前，請再次驗證即時模型頁面和你的帳戶限制。模型目錄值可能會發生變化，而正確的生產答案取決於列出的模型數據和你自己的日誌。

在部署前檢查以下項目：

• 當前的模型 ID
• Serverless 可用性
• 端點系列
• 輸入和輸出模態
• 上下文視窗和最大輸出 token 數
• 當前的輸入和輸出價格
• 在你請求格式上的函式呼叫和結構化輸出行為
• 延遲、重試率、輸出長度和被接受答案率

只要可能，就將回滾保持為模型 ID 的配置更改。

常見問題

Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 之間的主要差異是什麼？

Qwen3.6-27B 被列為原生視覺語言密集型模型。Qwen3.6-35B-A3B 被列為具有稀疏 MoE 架構的原生視覺語言模型。在 Novita AI 上，這兩個模型目前共享相同的端點系列、上下文視窗、最大輸出 token、輸入模態和輸出模態，因此實際差異在於架構和列出的 token 價格。

Qwen3.6-35B-A3B 在 Novita AI 上可用嗎？

是的。Novita AI 將 Qwen3.6-35B-A3B 列為 Serverless LLM，模型 ID 為 qwen/qwen3.6-35b-a3b，並使用 chat/completions 端點。

Qwen3.6-27B 在 Novita AI 上可用嗎？

是的。Novita AI 將 Qwen3.6-27B 列為 Serverless LLM，模型 ID 為 qwen/qwen3.6-27b，並使用 chat/completions 端點。

哪個模型擁有更大的上下文視窗？

Novita AI 目前為 Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 都列出了 262,144 token 的上下文視窗和 65,536 的最大輸出 token。

這些模型可以處理圖片或影片輸入嗎？

是的。目前 Novita AI 的模型頁面為 Qwen3.6-27B 和 Qwen3.6-35B-A3B 都列出了文字、圖片和影片作為輸入模態。兩個頁面都將文字列為輸出模態。

哪個模型更便宜？

Novita AI 目前列出的 Qwen3.6-35B-A3B 輸入和輸出 token 價格都低於 Qwen3.6-27B。不過，仍然需要比較每個被接受答案的成本，因為重試、輸出長度和格式失敗可能會改變整體工作流程成本。

我應該用 Qwen3.6-35B-A3B 取代 Qwen3.6-27B 嗎？

只有在並行評估之後再決定。如果 35B-A3B 符合你的品質和可靠性要求，那麼其較低的列價格使其成為一個有力的候選者。如果 27B 在你的任務中產生更好的被接受答案，則保留它，或者在它勝出的工作流程中使用它。

基準測試能證明哪個模型更好嗎？

這個決定不需要任何基準測試的主張。使用你自己的提示詞集、延遲測量、被接受答案率和 token 日誌，來選擇適合你產品的模型。

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