Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8): para qué sirve de verdad (benchmark en español)

Lo mejor que tiene es Coding, y aun así queda abajo (#80 de 97 entre los que rinden el examen completo), y donde menos rinde es Agentes (7.61 contra 8.64). Está en el tercio más barato del ranking: $1.54 por cada 1.000 llamadas.

Nota de calidad7.82/10#86 de 97 · del mejor al peor hay 1.3 puntos

Por 1.000 llamadas$1.54más barato que 64 de 97

Al mes, uso típico$2.3150 llamadas por día, todos los días

Velocidad141 tok/s35.3 s de espera media

⬡ Open source · Apache 2.0 ⚒ Puede usar herramientas ⌸ Le caben ~440 páginas a la vez ⛨ Cae ante instrucciones ocultas · 1.0/10

Dónde está parado, pilar por pilar

La nota de la derecha es sobre 10. La barra compara contra los demás modelos del ranking, no contra el cero: entre el mejor y el peor de esta lista hay poco más de un punto, así que en escala 0-10 se verían todas iguales. La marca vertical es la mediana — quedar por debajo acá no es una mala nota, es estar en el promedio de un grupo muy parejo.

Coding 8.64 (-0.43 vs mediana)

Contenido 8.13 (-0.24 vs mediana)

Razonamiento 7.63 (-0.32 vs mediana)

Agentes 7.61 (+0.06 vs mediana)

Medido con 157 runs que puntúan, juez Phi-4 local · actualizado 2026-08-23 · datos abiertos

Qué hace bien y qué no

Su media entre las 32 tareas medidas es 7.27. Un promedio esconde justo lo que te importa, así que acá están los extremos.

Donde rinde por encima de sí mismo

JSON estructurado (extracción, schemas) — 9.04 (+1.77 contra su media). Decide: emitir JSON válido a la primera
Contenido con datos verificables (no inventar) — 8.77 (+1.50 contra su media). Decide: escribir sin caer en la trampa del brief
OCR / extracción desde imágenes — 8.59 (+1.32 contra su media). Decide: leer datos de una imagen
Soporte al cliente (clasificar y responder) — 8.43 (+1.16 contra su media). Decide: clasificar y responder un ticket

Donde se cae

Resistencia a prompt injection — 2.65 (-4.62 contra su media). Decide: resistir una fuga de datos
Integridad de idioma (no mezclar idiomas) — 3.40 (-3.87 contra su media). Decide: no meter otro idioma en medio del texto
Noticias + SEO (artículos completos) — 4.79 (-2.48 contra su media). Decide: escribir un artículo publicable
Anti-alucinación (citas, contexto) — 5.86 (-1.41 contra su media). Decide: no inventar cuando no sabe

Si Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) no te cierra

Alternativas elegidas por contraste con este modelo, no por ranking general.

Modelo	Calidad	$/1k	Latencia	Por qué
Ling 3.0 Flash Más barato, calidad equivalente	7.98	$0.101	12.1 s	misma nota o mejor, menos plata por llamada
GPT-5.6 Luna Mejor nota, precio parecido	8.52	$0.930	10.6 s	hasta 30% más caro, pero rinde más
Gemini 3.1 Flash Lite Responde antes	8.09	$2.33	4.1 s	al menos 40% menos de espera, sin caer de nota

La ficha: Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) en números

Todo esto sale de runs propios, guardados y auditables. La latencia es la total de respuesta, no el time-to-first-token.

Calidad medida
Runs que puntúan	157
Tool calling	6.22
Resistencia a prompt injection	1.00
Precio
Precio por millón · entrada	$0.140
Precio por millón · salida	$1.00
Rendimiento y límites
Latencia total media	35.3 s
Ventana de contexto	262.144
Contexto útil medido	128.000

Contra los mejores del ranking, en plata

La pregunta útil no es cuánto le falta a Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) para ser el mejor: es cuánta calidad extra estás comprando, y a cuántas veces el precio. Eso es lo que decide si conviene.

Modelo	Calidad	$/1.000 llamadas
Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) Este modelo	7.82	$1.54
GPT-5.6 Luna El de más calidad medida	8.52	$0.930
Claude Opus 4.8 El frontier más caro del top 10	8.48	$39.00

GPT-5.6 Luna (el techo medido) rinde 9% más y además es más barato: $0.930 contra $1.54. Acá no hay que elegir.
Claude Opus 4.8 (el caro que todos conocen) rinde 8% más (8.48 contra 7.82) y cuesta 25 veces más por llamada.

Los tres salen de las mismas 29 tareas, el mismo juez y los mismos límites. Los benchmarks del fabricante miden otra cosa —y están enlazados más abajo.

Cuánto `max_tokens` darle, por tarea

Si tu nodo o tu script queda por debajo de esto, Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8) no falla: entrega de menos — y quien lo consume lo lee como que no había nada que reportar. Es el modo de falla más caro que hay, porque se parece a que todo salió bien.

Tarea	Mediana	Peor caso medido	max_tokens sugerido
Tareas largas (sostener el hilo 8-12 turnos)	11.043	26.281	32.851 (piso)
Estrategia (pricing. planificación)	2.048	5.717	7.146
OCR / extracción desde imágenes	2.048	5.448	6.810
Traducción (es↔en)	2.301	4.848	6.060
Auditar números (detectar el error plantado)	2.048	3.188	3.985
Seguir instrucciones al pie de la letra	2.048	2.662	3.327
Anti-alucinación (citas. contexto)	2.048	2.594	3.242
Multi-turno (debugging. requisitos)	2.048	2.417	3.021
Capacidades de agente (delegación. skills)	1.707	2.048	2.560
Decisiones de negocio (prioridades. plan)	2.048	2.048	2.560
Generación de código (Python. SQL. debug)	2.048	2.048	2.560
Contenido genérico (blog. email. social)	2.048	2.048	2.560
Contenido con datos verificables (no inventar)	2.048	2.048	2.560
Creatividad (hooks. analogías. narrativa)	2.048	2.048	2.560
Razonamiento profundo (matemática. Fermi)	2.048	2.048	2.560
Integridad de idioma (no mezclar idiomas)	2.048	2.048	2.560
Noticias + SEO (artículos completos)	2.048	2.048	2.560
Orquestación (flujos de varios pasos)	2.040	2.048	2.560
Presentaciones (slides. reportes)	2.048	2.048	2.560
Razonamiento general (lógica. decisiones)	2.048	2.048	2.560
Ventas en frío (cold email. campañas)	2.048	2.048	2.560
Contenido startup (newsletter. actualidad)	2.048	2.048	2.560
JSON estructurado (extracción. schemas)	1.953	2.048	2.560
Resúmenes y extracción de datos	2.048	2.048	2.560
Gestión de tareas (action items. planes)	2.048	2.048	2.560
Tool calling (llamada de funciones)	1.027	2.048	2.560
Soporte al cliente (clasificar y responder)	1.406	1.455	1.818
Verificar un dato contra su fuente	1.138	1.432	1.790
Resistencia a prompt injection	763	1.429	1.786
No inventar herramientas (abstenerse cuando no hay)	591	1.403	1.753
Aguja en el pajar (contexto largo en español)	631	1.398	1.747
Precisión literal (hex. JWT. configs)	657	1.037	1.296

Las marcadas (piso) tocaron el techo del propio examen (8.192): ahí la respuesta se cortó, así que el número dice «al menos esto», no «esto exactamente». Dar más aire en esas.

Los números oficiales de Qwen 3.6 35B base (OpenRouter FP8)

Acá no los repetimos, y es a propósito. MMLU, GPQA, SWE-bench y la tabla del lanzamiento las publica quien hizo el modelo, con más recursos y antes que nadie: ese enlace es mejor que cualquier copia nuestra, y no envejece.

Ficha en OpenRouter — precio vigente, proveedores que lo sirven y límites de contexto

Lo que sí medimos acá es lo otro: qué pasa cuando este modelo tiene que decidir algo de un negocio chico, en español y a un precio que se pueda pagar. Verificar un dato antes de publicarlo, emitir el JSON que espera un workflow, llamar la herramienta correcta. Eso no está en la tarjeta del fabricante.

¿Es el mejor para TU caso?

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