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Q
Aliyun Modelle
Modelle von Aliyun durchsuchen
Die Qwen-Modelle von Alibaba Cloud verfügen über eine MoE-Architektur mit führenden mehrsprachigen Fähigkeiten zum logischen Schlussfolgern für komplexe Aufgaben. Zugriff über die CometAPI.
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Happy Horse 1.1
Pro Sekunde:
$0.112
HappyHorse 1.1 ist ein multimodales Videogenerationsmodell, das für professionelle Content-Erstellung, Werbung, Kurzfilme, Social-Media-Produktion und Storytelling entwickelt wurde. Es erweitert die Fähigkeiten von HappyHorse 1.0 — das nach hohen Platzierungen in unabhängigen Evaluierungen zur Videogenerierung große Aufmerksamkeit erhielt — um eine stärkere Szenenkohärenz und eine verbesserte visuelle Wiedergabetreue.
Q
Happy Horse 1.0
Pro Sekunde:
$0.112
Happy Horse 1.0 — ein hochwertiges Audio-Video-Generierungsmodell, das die Erstellung von Text-zu-Video- und Bild-zu-Video-Inhalten ermöglicht. Es kann synchronisiertes Bildmaterial, Audio und Lippenbewegungen generieren und eignet sich damit für Kurzfilme, Werbemittel und Produktpräsentationen.
Q
Qwen3.7 Plus
Eingabe:
$0.32/M
Ausgabe:
$1.28/M
Qwen3.7 Plus ist ein von Alibaba Cloud entwickeltes leistungsstarkes großes Sprachmodell. Es unterstützt das Verständnis langer Kontexte mit bis zu 128K Token, Funktionsaufrufe und mehrsprachige Aufgaben. Ausgelegt für Szenarien mit komplexem Schlussfolgern, Programmierung und dem Befolgen von Anweisungen.
Q
Qwen3.7-Max
Eingabe:
$1.36/M
Ausgabe:
$4.08/M
Die Kernstärke von Qwen3.7-Max liegt in der Breite und Tiefe seiner agentischen Fähigkeiten. Beim Programmieren bewältigt es alles vom Frontend-Prototyping bis hin zu komplexen Engineering-Projekten mit mehreren Dateien. Für Büro- und Produktivitätsaufgaben ermöglicht es durch MCP-Integration und Multi-Agenten-Zusammenarbeit die Workflow-Automatisierung. Bei langfristiger autonomer Ausführung bewahrte es während eines 35-stündigen, vollständig autonomen Kernel-Optimierungs-Experiments mit über 1,000 Tool-Aufrufen durchgehend kohärentes Denken — ein überzeugender Beleg für seine anhaltend stabile Ausführung. Darüber hinaus liefert es eine durchgängig starke Framework-übergreifende Generalisierung und arbeitet zuverlässig, ob es in Claude Code, OpenClaw, Qwen Code oder anderen Frameworks eingesetzt wird.
Q
Wan2.7
Q
Wan2.7
Pro Sekunde:
$0.08
Wan2.7 ist ein Videogenerierungsmodell, das für hochwertige visuelle Synthese und verbesserte Bewegungskonsistenz entwickelt wurde. Es eignet sich für die Erstellung filmischer Inhalte und professionelle Workflows der Videoproduktion.
Q
Wan2.6
Q
Wan2.6
Pro Sekunde:
$0.08
Wan2.6 ist ein Modell zur Videogenerierung, das für stabile und effiziente Videosynthese entwickelt wurde. Es bietet zuverlässige visuelle Qualität und die Generierung flüssiger Bewegungen für allgemeine Aufgaben der Videoerstellung.
Q
Qwen3.6-Plus
Eingabe:
$0.32/M
Ausgabe:
$1.92/M
Qwen 3.6-Plus ist jetzt verfügbar und bietet erweiterte Fähigkeiten für die Codeentwicklung sowie eine verbesserte Effizienz bei multimodaler Erkennung und Inferenz, wodurch das Erlebnis mit Vibe Coding noch besser wird.
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Qwen 3.5 Flash
Q
Qwen 3.5 Flash
Eingabe:
$0.16/M
Ausgabe:
$0.96/M
Die Qwen-3.5 Flash Series ist eine produktionsorientierte Familie großer Sprachmodelle (LLMs), die von der Alibaba Group im Rahmen ihrer Qwen-Initiative entwickelt wurde. Sie stellt die Bereitstellungsebene (Hosted/API) der umfassenderen Qwen-3.5-Modellfamilie dar, optimiert für hohe Geschwindigkeit, die Verarbeitung langer Kontexte und agentenbasierte Anwendungen. Einfach ausgedrückt: Qwen-3.5 Flash = schnelle, skalierbare, langkontextfähige, Tool-gestützte Versionen der Qwen-3.5-Modelle für den produktiven Einsatz in der Praxis.
Q
qwen3.5-plus
Eingabe:
$0.32/M
Ausgabe:
$1.92/M
Die Qwen3.5 native vision-language series Plus-Modelle basieren auf einer hybriden Architektur, die lineare Aufmerksamkeitsmechanismen mit spärlichen Mixture-of-Experts-Modellen integriert und dadurch eine höhere Inferenz-Effizienz erreicht.
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qwen3.5-397b-a17b
Eingabe:
$0.48/M
Ausgabe:
$2.88/M
Das native Vision-Sprachmodell Qwen3.5-Serie 397B-A17B basiert auf einer hybriden Architektur, die einen linearen Aufmerksamkeitsmechanismus mit einem spärlichen Mixture-of-Experts-Modell integriert und so eine höhere Inferenz-Effizienz erreicht.
Q
qwen3 max
Eingabe:
$0.8/M
Ausgabe:
$3.2/M
- qwen3-max: Das neueste Qwen3-Max-Modell des Alibaba Tongyi Qianwen-Teams, positioniert als Leistungsspitze der Serie. - 🧠 Leistungsstarke Multimodalität und Inferenz: Unterstützt ultralange Kontexte (bis zu 128k Tokens) und multimodale Eingaben, überzeugt bei komplexer Inferenz, Codegenerierung, Übersetzung und kreativen Inhalten. - ⚡️ Bahnbrechende Verbesserung: Über mehrere technische Kennzahlen hinweg signifikant optimiert, schnellere Antwortgeschwindigkeit, Wissensstand bis 2025, geeignet für unternehmensweite hochpräzise KI-Anwendungen.
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Qwen Image
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Qwen Image
Pro Anfrage:
$0.028
Qwen-Image ist ein revolutionäres Grundlagenmodell zur Bildgenerierung, das 2025 vom Tongyi Qianwen Team von Alibaba veröffentlicht wurde. Mit einem Parameterumfang von 20 Milliarden basiert es auf der MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer) Architektur. Das Modell hat bedeutende Durchbrüche bei der komplexen Textdarstellung und der präzisen Bildbearbeitung erzielt und zeigt eine herausragende Leistung, insbesondere beim Rendern chinesischer Texte. Übersetzt mit DeepL.com (kostenlose Version)
Q
qwen-image-2
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qwen-image-2
Demnächst verfügbar
Eingabe:
$60/M
Ausgabe:
$240/M
qwen-image-2 In Kürze verfügbar
Q
qwen3-vl-30b-a3b
Q
qwen3-vl-30b-a3b
Kontext:
2M
Eingabe:
$0.12/M
Ausgabe:
$0.48/M
Qwen3-VL-30B-A3B ist ein hochmodernes multimodales KI-Modell in der Qwen3 AI family, entwickelt vom Qwen-Team von Alibaba. Es ist darauf ausgelegt, Sprachverständnis und visuelles Verständnis — einschließlich Text, Bildern und Video — in einem einzigen Foundation-Modell zu vereinen.
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qwen3-vl-32b
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qwen3-vl-32b
Eingabe:
$0.24/M
Ausgabe:
$0.96/M
Qwen3-VL-32B ist die dichte Variante mit 32 Milliarden Parametern innerhalb von Alibabas Qwen3 Vision-Language-Modellfamilie. Es ist ein multimodaler (Vision + Sprache + Video) Transformer, der für vereinheitlichte Wahrnehmung, langkontextuelles Schlussfolgern, robuste OCR und visuelle Verankerung sowie agentenbasierte/Tool-gestützte Workflows ausgelegt ist.
Q
qwen3-vl-235b-a22b
Q
qwen3-vl-235b-a22b
Kontext:
2M
Eingabe:
$0.24/M
Ausgabe:
$0.96/M
qwen3-vl-235b-a22b ist ein multimodales Modell, das leistungsstarke Textgenerierung mit visuellem Verständnis für Bilder und Videos vereint. Die Instruct-Variante ist auf das Befolgen von Anweisungen für allgemeine multimodale Aufgaben optimiert. Das Modell zeichnet sich durch die Erkennung realer und synthetischer Kategorien, 2D-/3D-räumliche Verortung und visuelles Verständnis längerer Inhalte aus und erzielt wettbewerbsfähige Ergebnisse auf multimodalen Benchmarks.
Q
qwen3-30b-a3b
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qwen3-30b-a3b
Eingabe:
$0.12/M
Ausgabe:
$0.48/M
Hat 3 Milliarden Parameter, balanciert Leistung und Ressourcenbedarf, geeignet für Anwendungen auf Unternehmensebene. - Dieses Modell kann MoE oder andere optimierte Architekturen einsetzen, geeignet für Szenarien, die eine effiziente Verarbeitung komplexer Aufgaben erfordern, wie z. B. intelligenter Kundenservice und Inhaltserstellung.
Q
qwen3-coder-plus
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qwen3-coder-plus
Eingabe:
$0.52/M
Ausgabe:
$2.6/M
Q
qwen3-coder-480b-a35b-instruct
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qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Eingabe:
$0.24/M
Ausgabe:
$0.96/M
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qwen3-coder
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qwen3-coder
Eingabe:
$0.24/M
Ausgabe:
$0.96/M
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.
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qwen3-235b-a22b
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qwen3-235b-a22b
Eingabe:
$0.336/M
Ausgabe:
$1.344/M
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.
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Qwen3.6-Max-Preview
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Qwen3.6-Max-Preview
Demnächst verfügbar
Eingabe:
$1.664/M
Ausgabe:
$9.984/M
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