Alibaba 35B (3B active) params FP8 MoE

Qwen-3.6-35B-A3B

Sneller dan je zou verwachten voor zo'n groot model. De MoE-truc doet zijn werk: groot op papier, klein per token. Voor kantoorchat en agent-output draait dit lekker, ook met tien gebruikers tegelijk. Bij grotere contexten begint prefill te knellen, dat blijft het zwakke punt. Onder maandagochtend-piek wint 'ie het overtuigend van de dense 27B-variant, ruim dubbele doorvoer in dezelfde test.

73.1

Arena score

Throughput tok/s

38 GB

VRAM

8/9

Benches gemeten

Hugging Face → vLLM cu130-nightly DGX Spark, NVIDIA GB10, 128 GB unified memory Laatst gemeten 4 mei 2026

02 Quality · MMLU · GPQA · HumanEval artificial analysis ↗

De quality-component van de Arena-score. Niet zelf gemeten, uit de officiële model-cards van de vendor. Voor cross-model vergelijking met consistente eval-harness is Artificial Analysis een nuttige derde partij. Het gemiddelde van de drie benchmarks komt 1-op-1 in de Score-formule terug (zwaarder gewogen in Aggregaat/Agent, lichter in Batch).

83.9

Avg

85.2

MMLU-Pro

86.0

GPQA-Diamond

80.4

HumanEval

03 Performance · FP8

Decode throughput · totaal t/s · c=10

FP8

1k ctx 148 t/s

8k ctx 110 t/s

4k+turn 139 t/s

25k ctx 43.0 t/s

04 Test suite · 9 benchmarks methodologie →

5 closed-loop tests met llama-benchy en 4 open-loop tests met vllm bench serve. Per benchmark de tokens/sec (decode throughput) en TTFT p50. TTFT vertaalt direct in UX-gevoel, tps in capaciteit. Klap "view command" uit voor het exacte commando.

01 · llama-benchy closed-loop

Chat

Korte prompt, lang antwoord. De vorm die als normale chat moet aanvoelen, TTFT bepaalt of het "snappy" is.

pp (prompt) 1024 tg (gen) 1024 depth 0 concurrency 10 runs 3

tokens/sec

14.9 t/s

TTFT · p50

1,21s

3 runs · seed 42

uvx llama-benchy \
  --base-url http://localhost:8000/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --pp 1024 \
  --tg 1024 \
  --depth 0 \
  --concurrency 10 \
  --runs 3 \
  --latency-mode generation \
  --format md

02 · llama-benchy closed-loop

RAG · 8k context

Middelgrote context, een paar documentchunks met antwoord van normale lengte. Toont prefill-kosten zonder de muur te raken.

pp (prompt) 8192 tg (gen) 512 depth 0 concurrency 10 runs 3

tokens/sec

13.0 t/s

TTFT · p50

8,05s

3 runs · seed 42

uvx llama-benchy \
  --base-url http://localhost:8000/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --pp 8192 \
  --tg 512 \
  --depth 0 \
  --concurrency 10 \
  --runs 3 \
  --latency-mode generation \
  --format md

03 · llama-benchy closed-loop

Lange output / agents

Korte instructie, veel output. Code-generation, rapporten of gestructureerde agent-output. Stress-test voor decode throughput.

pp (prompt) 256 tg (gen) 4096 depth 0 concurrency 10 runs 3

tokens/sec

16.8 t/s

TTFT · p50

530ms

3 runs · seed 42

uvx llama-benchy \
  --base-url http://localhost:8000/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --pp 256 \
  --tg 4096 \
  --depth 0 \
  --concurrency 10 \
  --runs 3 \
  --latency-mode generation \
  --format md

04 · llama-benchy closed-loop

Grote context · 25k

Stress-test met grote prompts. Niet per se chatmateriaal, wel exact waar de prefill-muur zichtbaar wordt en TTFT instort.

pp (prompt) 25000 tg (gen) 256 depth 0 concurrency 10 runs 3

tokens/sec

8.1 t/s

TTFT · p50

26,88s

3 runs · seed 42

uvx llama-benchy \
  --base-url http://localhost:8000/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --pp 25000 \
  --tg 256 \
  --depth 0 \
  --concurrency 10 \
  --runs 3 \
  --latency-mode generation \
  --format md

05 · llama-benchy closed-loop

Multi-turn · kantoorwerk

Vijf beurten per gesprek, tien gesprekken parallel. Dicht bij hoe een team dit echt gebruikt, met groeiende context per turn.

pp (prompt) 2048 tg (gen) 512 depth 4 concurrency 10 runs 3

tokens/sec

14.6 t/s

TTFT · p50

2,13s

3 runs · seed 42

uvx llama-benchy \
  --base-url http://localhost:8000/v1 \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --pp 2048 \
  --tg 512 \
  --depth 4 \
  --concurrency 10 \
  --runs 3 \
  --latency-mode generation \
  --format md

06 · vllm bench serve open-loop

Realistische kantoor-baseline

Random dataset · 4000 tokens in, 500 tokens uit · request-rate 0.3, burstiness 0.7. Een rustig kantoor.

dataset random rate (req/s) 0,30 burstiness 0,7 prompts 200

tokens/sec

53.6 t/s

TTFT · p50

1,23s

200 prompts · seed 42

docker exec vllm-bench vllm bench serve \
  --backend openai-chat \
  --base-url http://localhost:8000 \
  --endpoint /v1/chat/completions \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --dataset-name random \
  --random-input-len 4000 \
  --random-output-len 500 \
  --random-range-ratio 0.9 \
  --num-prompts 200 \
  --request-rate 0,30 \
  --burstiness 0,7 \
  --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el \
  --metric-percentiles 50,90,95,99 \
  --seed 42

07 · vllm bench serve open-loop

Echte gesprekken · ShareGPT

ShareGPT V3 · gemiddeld 228 tokens per turn · natuurlijk variërend per gesprek. Wat real users doen, niet een synthetische random distributie.

dataset sharegpt v3 rate (req/s) 0,30 burstiness 0,7 prompts 250

tokens/sec

11.0 t/s

TTFT · p50

205ms

250 prompts · seed 42

docker exec vllm-bench vllm bench serve \
  --backend openai-chat \
  --base-url http://localhost:8000 \
  --endpoint /v1/chat/completions \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --dataset-name sharegpt \
  --dataset-path /tmp/ShareGPT_V3.json \
  --num-prompts 250 \
  --request-rate 0,30 \
  --burstiness 0,7 \
  --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el \
  --metric-percentiles 50,90,95,99 \
  --seed 42

08 · vllm bench serve open-loop

Maandagochtend-piek

Random · 4000 in / 500 uit · request-rate 1.5 req/s, burstiness 1.0, max 25 parallel. Wanneer iedereen tegelijk inlogt, zien we de queue groeien?

dataset random rate (req/s) 1,50 burstiness 1,0 prompts 300 max parallel 25

tokens/sec

59.1 t/s

TTFT · p50

1,35s

300 prompts · seed 42

docker exec vllm-bench vllm bench serve \
  --backend openai-chat \
  --base-url http://localhost:8000 \
  --endpoint /v1/chat/completions \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --dataset-name random \
  --random-input-len 4000 \
  --random-output-len 500 \
  --random-range-ratio 0.9 \
  --num-prompts 300 \
  --request-rate 1,50 \
  --burstiness 1,0 \
  --max-concurrency 25 \
  --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el \
  --metric-percentiles 50,90,95,99 \
  --seed 42

09 · vllm bench serve open-loop

Reasoning workload

Lange chain-of-thought outputs · 1k in / 4k uit · trage rate (0.2 req/s) want elke request kost veel decode-budget. Test of TTFT stabiel blijft.

dataset random rate (req/s) 0,20 burstiness 1,0 prompts 50

tokens/sec

— t/s

TTFT · p50

—

50 prompts · seed 42

docker exec vllm-bench vllm bench serve \
  --backend openai-chat \
  --base-url http://localhost:8000 \
  --endpoint /v1/chat/completions \
  --model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --tokenizer Qwen/Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --served-model-name Qwen3.6-35B-A3B-FP8 \
  --dataset-name random \
  --random-input-len 4000 \
  --random-output-len 500 \
  --random-range-ratio 0.9 \
  --num-prompts 50 \
  --request-rate 0,20 \
  --burstiness 1,0 \
  --percentile-metrics ttft,tpot,itl,e2el \
  --metric-percentiles 50,90,95,99 \
  --seed 42

05 Wat ik er van vond

Wat werkt

MoE A3B haalt de 27B-dense in op snelheid

Chat 14.9 t/s/user vs 7.0 voor de 27B-dense. Totaal-params zijn groter (35B vs 27B), active per token zijn 3B vs 27B. Dat zie je terug in elke benchmark.

Wat brak

Prefill-muur op 25k blijft staan

TTFT 27 seconden bij c=10, 52s bij c=20. MoE helpt decode, niet prefill. Voor lange context kies je hier ook niet voor.

Wat niet meeviel

Geen per-precisie quality-publicatie

Alibaba publiceert geen FP8-vs-BF16 splits. Aanname is dat de drift onder de 0.5% blijft, conform vergelijkbare modellen, maar zelf gemeten heb ik dat niet.

Wat verbaasde

Achieved RPS verdubbelt onder oversubscribe

Run J haalt 0.35 RPS tegenover 0.16 voor de 27B-dense. Active-parameter MoE wint juist als de queue groeit.

Meer cijfers?
Lees het volledig artikel.

Weights Hugging Face Terug Naar de arena

Qwen-3.6-35B-A3B

Chat

RAG · 8k context

Lange output / agents

Grote context · 25k

Multi-turn · kantoorwerk

Realistische kantoor-baseline

Echte gesprekken · ShareGPT

Maandagochtend-piek

Reasoning workload

MoE A3B haalt de 27B-dense in op snelheid

Prefill-muur op 25k blijft staan

Geen per-precisie quality-publicatie

Achieved RPS verdubbelt onder oversubscribe

Meer cijfers?Lees het volledig artikel.

Meer cijfers?
Lees het volledig artikel.