Aliyun modeller

Kommer snart

Qwen3.8-Max er Alibaba Qwens flagskib blandt store sprogmodeller, designet til avanceret ræsonnering, agentbaserede arbejdsgange, multimodal forståelse og AI-applikationer i virksomhedsskala. Den har 2.4T parametre, anvender MoE-arkitekturen, understøtter skift mellem tænke- og hurtiginferens-tilstande, kan håndtere forskellige indholdsformater og præsterer fremragende i scenarier som kodeudvikling, professionelt kontorarbejde og kompleks logisk ræsonnering, kun overgået af Anthropics Fable 5.

HappyHorse 1.1 er en multimodal videogenereringsmodel, designet til professionel indholdsproduktion, reklame, kortfilm, produktion til sociale medier og historiefortælling. Den udvider mulighederne i HappyHorse 1.0—som vakte betydelig opmærksomhed efter at have placeret sig højt i uafhængige evalueringer af videogenerering—med stærkere scenesammenhæng og forbedret visuel fidelitet.

Happy Horse 1.0 — en højkvalitets lyd- og videogenereringsmodel, der understøtter tekst-til-video- og billede-til-video-generering. Den kan generere synkroniserede visuelle elementer, lyd og læbebevægelser, hvilket gør den velegnet til kortfilm, annoncekreativer og produktpræsentationer.

Qwen3.7 Plus er en højtydende stor sprogmodel udviklet af Alibaba Cloud. Den understøtter forståelse af lange kontekster på op til 128K tokens, funktionskald og flersprogede opgaver. Designet til komplekse scenarier inden for ræsonnering, kodning og efterlevelse af instruktioner.

Qwen3.7-Max' hovedstyrke ligger i bredden og dybden af dens agentiske kapaciteter. Inden for kodning håndterer den alt fra front-end-prototyping til komplekse softwareprojekter med flere filer. Til kontor- og produktivitetsopgaver muliggør den automatisering af arbejdsgange via MCP-integration og samarbejde mellem flere agenter. Ved autonom eksekvering over lange tidshorisonter opretholdt den et sammenhængende ræsonnement gennem et 35-timers, fuldt autonomt kerneoptimeringseksperiment med over 1,000 værktøjsopkald — hvilket overbevisende demonstrerede dens vedvarende, stabile eksekvering. Derudover leverer den konsekvent stærk generalisering på tværs af frameworks og præsterer pålideligt, uanset om den er implementeret i Claude Code, OpenClaw, Qwen Code eller andre frameworks.

Wan2.7 er en model til videogenerering, designet til visuel syntese i høj kvalitet og forbedret bevægelseskonsistens. Den er velegnet til filmisk indholdsproduktion og professionelle arbejdsgange i videoproduktion.

Wan2.6 er en videogenereringsmodel, der er designet til stabil og effektiv videosyntese. Den leverer pålidelig billedkvalitet og jævn bevægelsesgenerering til generelle videoproduktionsopgaver.

Qwen 3.6-Plus er nu tilgængelig med forbedrede muligheder for kodeudvikling og forbedret effektivitet i multimodal genkendelse og inferens, hvilket gør Vibe Coding-oplevelsen endnu bedre.

Qwen-Image er en revolutionerende grundmodel til billedgenerering, udgivet af Alibabas Tongyi Qianwen-team i 2025. Med 20 milliarder parametre er den baseret på MMDiT-arkitekturen (Multimodal Diffusion Transformer). Modellen har opnået betydelige gennembrud i kompleks gengivelse af tekst og præcis billedredigering og demonstrerer en enestående ydeevne, især ved gengivelse af kinesisk tekst. Oversat med DeepL.com (gratis version)

qwen-image-2 kommer snart

Qwen3-VL-30B-A3B er en topmoderne multimodal AI-model i Qwen3 AI-familien, udviklet af Alibabas Qwen-team. Den er designet til at forene sprogforståelse og visuel forståelse — herunder tekst, billeder og video — i en enkelt grundmodel.

Qwen3-VL-32B er dense-varianten med 32 milliarder parametre i Alibabas Qwen3-familie af vision-sprogmodeller. Det er en multimodal (vision + sprog + video) transformer designet til forenet perception, ræsonnering over lange kontekster, robust OCR og visuel grounding samt agent-baserede/værktøjsbaserede arbejdsgange.

qwen3-vl-235b-a22b er en multimodal model, der forener stærk tekstgenerering med visuel forståelse af billeder og videoer. Dens Instruct-variant optimerer efterlevelse af instruktioner til generelle multimodale opgaver. Den udmærker sig ved opfattelsen af virkelige og syntetiske kategorier, 2D/3D rumlig forankring og visuel forståelse af lange formater og opnår konkurrencedygtige resultater på multimodale benchmarks.

From fast verification to cinematic output, billing is based on the generated video duration, selecting the appropriate resolution, and turning every generation into a planned creative investment activity rule

Har 3 milliarder parametre, balancerer ydeevne og ressourcekrav, egnet til applikationer på virksomhedsniveau. - Denne model kan anvende MoE eller andre optimerede arkitekturer og er egnet til scenarier, der kræver effektiv behandling af komplekse opgaver, såsom intelligent kundeservice og indholdsgenerering.

Udforsk qwen3-coder-plus-API'et.

Udforsk qwen3-coder-480b-a35b-instruct-API'et.

CometAPI’s qwen3-coder is an affordable, OpenAI-compatible coding model API for Qwen3 Coder, optimized for code generation, debugging, and repository-level engineering workflows with ~20% lower pricing.

Qwen3-235B-A22B is the flagship model of the Qwen3 series, with 23.5 billion parameters, using a Mixture of Experts (MoE) architecture. - Particularly suitable for complex tasks requiring high-performance Inference, such as coding, mathematics, and Multimodal applications.

kommer snart

Qwen3.6-Max-Preview Compared with Qwen3.6-Plus, this preview version brings stronger world knowledge and instruction compliance capabilities, as well as significantly improved agent programming performance on multiple benchmarks