Qwen3.7-Max
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Qwen3.7-Max

Entrada:$1.36/M
Salida:$8.16/M
La fortaleza principal de Qwen3.7-Max radica en la amplitud y la profundidad de sus capacidades agénticas. En programación, abarca desde el prototipado de front-end hasta proyectos de ingeniería complejos de múltiples archivos. Para tareas de oficina y productividad, permite la automatización de flujos de trabajo mediante la integración con MCP y la colaboración multiagente. En la ejecución autónoma de horizonte largo, mantuvo un razonamiento coherente durante un experimento de optimización del kernel totalmente autónomo de 35 horas, que implicó más de 1,000 llamadas a herramientas — demostrando de forma convincente su ejecución sostenida y estable. Además, ofrece una generalización entre frameworks consistentemente sólida, funcionando de manera fiable ya sea que se despliegue en Claude Code, OpenClaw, Qwen Code u otros frameworks.
Qwen3.6-Plus
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Qwen3.6-Plus

Entrada:$0.32/M
Salida:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus ya está disponible, con capacidades mejoradas para el desarrollo de código y mayor eficiencia en el reconocimiento e inferencia multimodal, lo que hace que la experiencia de Vibe Coding sea aún mejor.
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Qwen 3.5 Flash

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Qwen 3.5 Flash

Entrada:$0.16/M
Salida:$0.96/M
La serie Qwen-3.5 Flash es una familia de grandes modelos de lenguaje (LLMs) orientada a la producción, desarrollada por Alibaba Group bajo su iniciativa Qwen. Representa la capa de despliegue (alojada/API) de la familia más amplia de modelos Qwen-3.5, optimizada para alta velocidad, procesamiento de contextos largos y aplicaciones basadas en agentes. En términos simples: Qwen-3.5 Flash = versiones de los modelos Qwen-3.5 rápidas, escalables, capaces de manejar contextos largos y de usar herramientas, diseñadas para uso en producción en el mundo real.
qwen3.5-plus
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qwen3.5-plus

Entrada:$0.32/M
Salida:$1.92/M
Los modelos Plus de la serie nativa de visión‑lenguaje Qwen3.5 se basan en una arquitectura híbrida que integra mecanismos de atención lineal con modelos de mezcla de expertos dispersos, logrando una mayor eficiencia de inferencia.
qwen3.5-397b-a17b
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qwen3.5-397b-a17b

Entrada:$0.48/M
Salida:$2.88/M
El modelo nativo de visión-lenguaje 397B-A17B de la serie Qwen3.5 se basa en una arquitectura híbrida que integra un mecanismo de atención lineal con un modelo de mezcla de expertos dispersa, logrando una mayor eficiencia en la inferencia.
qwen3 max
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qwen3 max

Entrada:$0.8/M
Salida:$3.2/M
- qwen3-max: el último modelo Qwen3-Max del equipo Alibaba Tongyi Qianwen, posicionado como el pináculo del rendimiento de la serie. - 🧠 Capacidades multimodales e inferencia potentes: admite contexto ultralargo (hasta 128k tokens) y entrada multimodal, sobresale en inferencia compleja, generación de código, traducción y contenido creativo. - ⚡️ Mejora revolucionaria: optimizado significativamente en múltiples indicadores técnicos, mayor velocidad de respuesta, fecha de corte de conocimiento hasta 2025, adecuado para aplicaciones de IA de alta precisión a nivel empresarial.
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Qwen Image

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Qwen Image

Por Solicitud:$0.028
Qwen-Image es un modelo fundacional de generación de imágenes revolucionario lanzado por el equipo de Tongyi Qianwen de Alibaba en 2025. Con una escala de 20 mil millones de parámetros, se basa en la arquitectura MMDiT (Transformador de Difusión Multimodal). El modelo ha logrado avances significativos en el renderizado de texto complejo y la edición precisa de imágenes, demostrando un rendimiento excepcional, especialmente en el renderizado de texto en chino. Traducido con DeepL.com (versión gratuita)
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qwen3-vl-32b

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qwen3-vl-32b

Entrada:$0.24/M
Salida:$0.96/M
Qwen3-VL-32B es la variante densa de 32 mil millones de parámetros en la familia de modelos de visión y lenguaje Qwen3 de Alibaba. Es un transformador multimodal (visión + lenguaje + video) diseñado para percepción unificada, razonamiento en contextos largos, OCR robusto y anclaje visual, y flujos de trabajo basados en agentes/con herramientas.
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qwen3-vl-235b-a22b

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qwen3-vl-235b-a22b

Contexto:2M
Entrada:$0.24/M
Salida:$0.96/M
qwen3-vl-235b-a22b es un modelo multimodal que unifica una potente generación de texto con comprensión visual para imágenes y videos. Su variante Instruct optimiza el seguimiento de instrucciones para tareas multimodales generales. Destaca en la percepción de categorías del mundo real y sintéticas, el anclaje espacial 2D/3D y la comprensión visual de largo formato, logrando resultados competitivos en benchmarks multimodales.
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qwen3-coder-plus-2025-07-22

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qwen3-coder-plus-2025-07-22

Entrada:$0.52/M
Salida:$2.6/M
La versión estable de Qwen3 Coder Plus, lanzada el 22 de julio de 2025, ofrece mayor estabilidad y es adecuada para el despliegue en producción.
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qwen3-coder-plus

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qwen3-coder-plus

Entrada:$0.52/M
Salida:$2.6/M
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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Entrada:$0.24/M
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qwen3-coder

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qwen3-coder

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qwen3-8b

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qwen3-8b

Entrada:$0.04/M
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qwen3-32b

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qwen3-32b

Entrada:$1.6/M
Salida:$6.4/M
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qwen3-30b-a3b

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qwen3-30b-a3b

Entrada:$0.12/M
Salida:$0.48/M
Cuenta con 3.000 millones de parámetros, equilibrando el rendimiento y los requisitos de recursos, adecuado para aplicaciones de nivel empresarial. - Este modelo puede emplear MoE u otras arquitecturas optimizadas, adecuado para escenarios que requieren un procesamiento eficiente de tareas complejas, como la atención al cliente inteligente y la generación de contenido.
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qwen3-235b-a22b

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qwen3-235b-a22b

Entrada:$0.336/M
Salida:$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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qwen3-14b

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qwen3-14b

Entrada:$0.8/M
Salida:$3.2/M
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qwen-image-2

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qwen-image-2

Próximamente
Entrada:$60/M
Salida:$240/M
qwen-image-2 próximamente
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Qwen3.6-Max-Preview

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Qwen3.6-Max-Preview

Próximamente
Entrada:$1.664/M
Salida:$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