Qwen3.6 Plus 快照 2026-04-02 — qwen3.6-plus 的凍結版本，具備相同能力。
qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 是 Qwen3.6 Plus 系列的一個特定檢查點，由 Qwen 託管，並可透過 OrcaRouter 的 OpenAI 相容 API 存取。它接受文字、圖片和影片輸入，並提供 1,048,576 個 token 的上下文視窗，最大輸出長度為 65,536 個 token。該模型在 τ²-Bench 上獲得 97.7 分，τ²-Bench…
qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 可接受影片檔案或連續幀序列作為輸入，並搭配文字提示。它能理解影片幀之間的時序上下文，從而支援影片摘要、事件偵測，以及對隨時間變化的視覺內容進行問答等任務。憑藉100萬 token 的上下文長度，該模型能一次性處理數分鐘的影片（取決於幀率與解析度）。此模型本身不原生產生影片，而是分析與推理影片輸入。為達最佳效果，開發者應以合理的幀率（例如每秒1幀）與尺寸提供影片，因為高幀率可能會快速耗盡上下文視窗。OrcaRouter 的 API 支援常見的影片編解碼器與格式，具體限制請查閱文件。
雖然此模型在長上下文多模態智能代理任務中表現優異，但對較簡單的使用情境可能過於強大。對於單純的文字聊天、分類或短文本生成，OrcaRouter 上提供的小型快速模型（例如 Qwen3.6 Base、Llama 3 或 GPT-4o-mini 的同等版本）通常具備更低的延遲和更低的每 token 成本。如果你的應用不需要完整的 100 萬 token 上下文視窗或圖像/影片處理，選擇更便宜的替代方案很可能只需花費一小部分的成本就能滿足需求。此外，對於 τ²-Bench 分數並非優先考量（例如簡單摘要）的任務，其他模型可能同樣勝任。在選擇模型時，請務必根據實際所需的上下文長度和模態需求，與成本和延遲進行評估。
該模型在 τ²-Bench 上獲得了 97.7 的分數，這是一個衡量 AI 在模擬環境中充當代理能力的基準。τ²-Bench 測試規劃、工具使用、記憶管理和多輪推理，涵蓋了如網路購物、數據分析和軟體開發等任務。高分表明該模型能有效分解複雜指令，使用外部工具（例如計算機、搜尋、程式碼執行器），並在眾多步驟中維持連貫的狀態。這使得該模型非常適合用於構建與 API 交互、瀏覽網頁或操作檔案的自動代理。然而，基準分數並不能保證在所有真實環境中表現完美；該模型在面對新穎或模糊的任務時仍可能失敗。開發者應徹底測試代理配置。
τ²-Bench 是一個用來評估 AI 代理在受控環境中執行真實、多步驟任務的基準。分數 97.7 表示模型能正確完成該基準套件中幾乎所有的任務。這些任務包括預訂旅行、編輯文件、編寫程式碼以及搜尋資料庫——全部都需要模型規劃子行動、使用工具並從錯誤中恢復。該分數顯示模型具備強大的推理、遵循指令及工具使用能力。然而，基準有其限制：它們並未涵蓋所有可能的真實場景，且在缺乏結構化反饋的開放式環境中，效能可能會下降。此分數應被視為 Qwen 模型系列內部，以及與 OrcaRouter 上其他專注於代理的模型進行比較的指標。
只有 τ²-Bench 分數 (97.7) 是明確提供給此模型的。其他基準測試結果（如 MMLU、HumanEval、GSM8K）在給定的事實中並未提供。作為一個具有 1M 上下文的大型多模態模型，它在一般推理任務上預期具有競爭力，但具體數字在此並未揭露。開發人員應在自己的領域特定資料集上進行評估以衡量效能。OrcaRouter 支援記錄與評估工具，可協助比較不同模型的輸出。如需全面了解，請考慮在類似於生產工作負載的任務上進行測試，尤其是那些涉及長上下文理解與多模態推理的任務。
雖然該模型在 τ²-Bench 上取得了高分，但仍存在大型語言模型的常見限制：可能產生幻覺事實、生成帶有偏見或有害的內容，以及在沒有外部工具的情況下難以精確進行數學計算。其100萬個token的上下文雖大，但仍有限——極長的上下文可能導致模型忽略早期內容或遺漏細微細節。多模態理解（尤其是影片）依賴於幀選擇；模型本身無法即時理解影片。此外，τ²-Bench 上的97.7分並不保證在每個代理任務上都能完美表現，尤其是那些需要應對未預期的API回應或模糊指令的任務。由於大上下文和多模態處理，其延遲和成本也高於較小模型。
qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 的定價細節由 OrcaRouter 決定，且不包含在提供的事實中。通常此類模型的定價以輸入和輸出 token 數量為基礎，並對圖片和影片處理（每張圖片或每幀）收取額外費用。較大的上下文視窗意味著在單次請求中使用完整的 100 萬 token 會比使用較短上下文產生更高成本。OrcaRouter 提供隨用隨付模式，且可能根據帳戶層級設有速率限制。如需確切的每 token 費率及任何適用的折扣（例如批量處理或承諾用量），請參考 OrcaRouter 的官方定價頁面或聯繫其銷售團隊。此特定模型是否支援常用提示的緩存尚未確認；請查閱 OrcaRouter 關於提示緩存的文件。
鑑於該模型擁有龐大的上下文視窗及多模態輸入，成本可能因使用模式而有顯著差異。若您的提示詞很少超過10,000個token且無需圖像，則使用較便宜的模型可降低開支。反之，若您經常處理長篇文件或高解析度圖像，則每次請求的成本可能因模型在τ²-Bench上的高表現而合理。影片處理尤其昂貴，因為每一幀都會消耗token。OrcaRouter可能提供快取或批量折扣以降低實際成本。為優化支出，建議將輸入截斷至必要的最小上下文長度，降低圖像解析度，並採用幀取樣。此外，請透過OrcaRouter的使用儀表板監控您的token使用情況，以避免意外。此模型未提及任何免費方案或試用額度。
若要使用此模型，請將 HTTP 請求發送至 OrcaRouter 的基礎 URL：https://api.orcarouter.ai/v1。請使用完全相同的模型識別碼："qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02"。此 API 與 OpenAI 相容，因此您可以使用任何 OpenAI SDK，並設定自訂端點。例如，在 Python 中使用 openai 函式庫時，將 `base_url` 設為 OrcaRouter 端點，並將 `api_key` 設為您的 OrcaRouter 金鑰。請求主體支援標準參數：`model`、`messages`、`max_tokens`、`temperature`、`top_p` 等。對於多模態輸入，請在內容陣列中包含圖片 URL 或 base64 編碼的資料，使用 `image_url` 或 `video_url` 類型。有關影片輸入的確切格式，請參考 OrcaRouter 的 API 文件。
API 接受標準的 OpenAI Chat Completions 參數：`model`（必填）、`messages`（訊息物件陣列）、`max_tokens`（最多 65,536）、`temperature`（0.0–2.0；典型範圍 0.0–1.0）、`top_p`（0.0–1.0）、`frequency_penalty`、`presence_penalty`、`stop` 序列，以及 `stream`（布林值）。對於代理型任務（agentic tasks），通常建議將 `temperature` 設為 0.0 或較低的值，以鼓勵確定性行為。對於創意型任務，較高的 temperature 可能較為合適。`max_tokens` 參數控制輸出長度；模型每回合最多可生成 65,536 個 token。請注意，將 `max_tokens` 設定過高可能會增加延遲與成本。若需為成本控制限制輸出長度，請根據使用情境設定適當的值。支援串流（streaming）功能，可減少感知延遲。
如果你已經在使用 OrcaRouter 的 API 搭配其他模型，遷移至 qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 通常只需將請求中的 `model` 參數從舊的識別碼改為 "qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02"。API 端點或驗證方式無需其他修改，因為所有模型共用相同的基礎 URL 和驗證方法。如果你之前使用多模態輸入（圖像、影片），其格式是相容的。但請注意，模型的行為與輸出格式可能與先前的模型不同；你應該測試你的提示詞，並視需要調整系統訊息或溫度參數。此外，上下文視窗與 token 限制也有所不同——你可能需要修改請求，以充分利用 1M 上下文，或避免超出最大輸出。OrcaRouter 在其文件中提供了遷移指南。
Qwen在OrcaRouter上提供多種模型，包括早期版本如Qwen3.5和Qwen3.6 Base。與基礎版本相比，此Plus變體提供更大的上下文視窗（1M對比通常128K或256K）、多模態支援（圖片和影片），以及更高的τ²-Bench分數（97.7對比可能較低）。日期戳記（2026-04-02）表示更近期的檢查點，可能具備改進的推理或指令遵循能力。然而，Plus變體可能每個代幣更昂貴，且由於較大的上下文和多模態處理而具有更高的延遲。對於短上下文的純文字任務，基礎版本可能更具成本效益。對於代理或多模態工作負載，此Plus變體是Qwen模型中的推薦選擇。
兩個模型都可以在OrcaRouter上使用，但qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02提供了更大的上下文窗口（1M vs GPT-4o的128K），並支援影片輸入（GPT-4o支援圖片和音訊）。τ²-Bench得分97.7是一個具體指標，GPT-4o並未公開報告此分數，因此無法直接進行基準比較。在定價方面，GPT-4o可能有不同的token費率，請查閱OrcaRouter的定價頁面。GPT-4o通常具有強大的多語言能力和廣泛的知識，而這個Qwen模型可能針對亞洲語言支援進行了最佳化（雖然未明確說明）。開發者應該在各自的特定任務上測試這兩個模型，以確定哪個能帶來更好的品質與成本平衡。OrcaRouter允許以最小的程式碼變更切換模型。
Claude 3.5 Sonnet 是 OrcaRouter 上另一個受歡迎的模型，以強大的推理能力和安全性著稱。它擁有 200K token 的上下文長度，支援圖像輸入但不支援影片。qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 則提供五倍的上下文（1M）以及原生影片支援，並擁有優異的 τ²-Bench 評分。Claude 模型常因其細緻的指令遵循與拒絕行為而受好評；而此 Qwen 模型的代理性能（τ²-Bench 97.7）顯示其在工具使用任務上具有可比擬甚至更優越的能力。定價上存在差異，請參考 OrcaRouter 的費率表。對於長上下文或影片任務，Qwen 模型可能更適合。對於安全關鍵性應用，Claude 在安全防護上的合規性可能是一項優勢。同樣建議進行使用者測試。
Gemini 2.0 Pro 現已於 OrcaRouter 上提供，具備 1M token 的上下文視窗，並支援文字、圖片、音訊及影片輸入，同時在基準測試中取得優異成績。兩款模型的上下文長度與多模態能力相近，主要差異可能在於代理任務表現：qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 在專注於代理任務的 τ²-Bench 基準測試中獲得 97.7 分，而 Gemini 在該測試中的分數並未公開。此外，各模型在編碼、多語言支援或事實準確性方面可能各有擅長。開發者應根據自身領域對兩者進行評估。OrcaRouter 讓您能透過同一 API 介面輕鬆切換模型。價格可能有所不同，請至 OrcaRouter 查詢當前費率。
當您需要以下功能時，請選擇 qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02：1M tokens 的上下文長度（超越多數替代方案）、支援影片輸入（不限於圖片與文字），以及在 τ²-Bench（97.7）上測量出的強大代理能力。如果您的使用案例涉及處理極長文件或影片，或需要構建具備擴展記憶體的自主任代理，此模型是絕佳選擇。若您很少超過 128K tokens、無需影片處理且偏好更快的推理速度，則可考慮如 GPT-4o mini 或 Qwen3.6 Base 等模型。對於要求最高事實準確性與安全性的任務，請評估具備更強防護措施的替代方案。最終，最佳模型取決於您對成本、延遲、上下文長度、模態支援與基準表現之間的具體取捨。
相容 OpenAI——沿用你現有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)enable_searchenable_thinkinginclude_reasoninglogprobsmax_tokensnparallel_tool_callspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstreamstream_optionstemperaturethinking_budgettool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p| 階梯 | 輸入 / 1M tokens | 輸出 / 1M tokens |
|---|---|---|
| ≤ 256K | $0.500 | $3.00 |
| ≤ 1.0M | $2.00 | $6.00 |
| 階梯依每次請求的輸入 token 數確定 | ||
基於標價的估算
階梯定價——此估算使用基礎級距費率。
僅為估算——實際 Token 數取決於供應商的分詞器。
@misc{orcarouter_qwen3_6_plus_2026_04_02,
title = {qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 API},
author = {qwen},
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howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02}
}qwen. (n.d.). qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/qwen/qwen3.6-plus-2026-04-02