Comparar
Qwen3.5 2B vs Qwen3.5 4B
Ponga de dos a cuatro modelos lado a lado según los campos que deciden un despliegue: contexto, precio, región, licencia, idiomas, alojamiento y qué está verificado.
| Qwen3.5 2B | Qwen3.5 4B | |
|---|---|---|
| Proveedor | Alibaba Qwen | Alibaba Qwen |
| Parámetros | 2.3B | 4.7B |
| Ventana de contexto | Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. | Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. |
| Licencia | apache-2.0 | apache-2.0 |
| Modalidades | text, vision | text, vision |
| Fecha de publicación | 28 feb 2026 | 27 feb 2026 |
| Idiomas | Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. | Sin verificar: el proveedor no ha documentado esta afirmación. |
| Pesos abiertos | sí | sí |
| Tareas | Visión, Bajo coste, Soporte multilingüe | Visión, Soporte multilingüe |
Cuando dos modelos difieren, esta tabla muestra la diferencia y se detiene. LLM EU no publica ninguna insignia de ganador sin una puntuación documentada para esa tarea, y una cifra faltante sigue faltando en lugar de convertirse en un cero.
Cuándo usarlo
Qwen3.5 2B
Puntos fuertes
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 2.3B parameters it fits on a single accelerator
Límites
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 2.3B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Tareas
Qwen3.5 4B
Puntos fuertes
- open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
- Apache-2.0 licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
- at 4.7B parameters it fits on a single accelerator
Límites
- catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
- no evaluation has been run by LLM EU
- the published configuration records no context window, so the card carries none
- at 4.7B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
- vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model
Tareas
Tareas: Visión, Soporte multilingüe