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De la vérification rapide au rendu cinématographique, la facturation est basée sur la durée de la vidéo générée et le choix de la résolution appropriée, faisant de chaque génération un investissement créatif planifié, règle de l’activité
Qwen3.8-Omni-Flash (qwen3.8-omni-flash) est le modèle omnimodal natif d'Alibaba Cloud pour la compréhension audio/vidéo et l'analyse de contenus multimodaux.
HappyHorse 1.1 est un modèle multimodal de génération de vidéos conçu pour la création de contenus professionnels, la publicité, les courts métrages, la production pour les réseaux sociaux et la narration. Il étend les capacités de HappyHorse 1.0 — qui a suscité une attention considérable après s’être classé parmi les meilleurs lors d’évaluations indépendantes de génération vidéo — en offrant une cohérence des scènes renforcée et une fidélité visuelle améliorée.
Qwen3.8-Max est le modèle de langage phare d'Alibaba Qwen, conçu pour le raisonnement avancé, les flux de travail agentiques, la compréhension multimodale et les applications d'IA à l'échelle de l'entreprise. Il compte 2.4T de paramètres, adopte l'architecture MoE, prend en charge le basculement entre les modes de réflexion et d'inférence rapide, peut gérer divers formats de contenu et excelle dans des scénarios tels que l'ingénierie logicielle, la bureautique professionnelle et le raisonnement logique complexe, et n'est devancé que par Fable 5 d'Anthropic.
Qwen3.7 Plus est un grand modèle de langage hautement performant développé par Alibaba Cloud. Il prend en charge la compréhension de longs contextes jusqu’à 128K jetons, l’appel de fonctions et les tâches multilingues. Conçu pour des scénarios de raisonnement complexe, de programmation et de suivi d’instructions.
La force principale de Qwen3.7-Max réside dans l’ampleur et la profondeur de ses capacités agentiques. En programmation, il gère tout, du prototypage front‑end aux projets d’ingénierie complexes multi‑fichiers. Pour les tâches bureautiques et de productivité, il permet l’automatisation des flux de travail via l’intégration à MCP et la collaboration multi‑agents. Dans des exécutions autonomes sur le long terme, il a maintenu un raisonnement cohérent tout au long d’une expérience d’optimisation du noyau de 35 heures, entièrement autonome, impliquant plus de 1 000 appels d’outils — démontrant de manière convaincante sa capacité d’exécution soutenue et stable. En outre, il offre une généralisation inter‑frameworks constamment solide, fonctionnant de manière fiable qu’il soit déployé dans Claude Code, OpenClaw, Qwen Code ou d’autres frameworks.
Happy Horse 1.0 — un modèle de génération audio‑vidéo de haute qualité prenant en charge la création texte‑vers‑vidéo et image‑vers‑vidéo. Il peut générer des visuels, de l’audio et des mouvements des lèvres synchronisés, ce qui le rend adapté aux courts métrages, aux créations publicitaires et aux présentations de produits.
bientôt disponible
Wan2.7 est un modèle de génération de vidéos conçu pour une synthèse visuelle de haute qualité et une meilleure cohérence des mouvements. Il convient à la création de contenus cinématographiques et aux flux de production vidéo professionnels.
Wan2.6 est un modèle de génération de vidéos conçu pour une synthèse vidéo stable et efficace. Il offre une qualité visuelle fiable et une génération de mouvements fluide pour des tâches générales de création de vidéos.
Qwen3.8-Flash est le dernier grand modèle multimodal de Qianwen, alliant de puissantes capacités de compréhension et de génération à une excellente vitesse de réponse. Le modèle prend nativement en charge des fenêtres de contexte de plusieurs millions et peut traiter simultanément des documents ultra-longs, des dépôts de code et des conversations complexes.
Qwen 3.6-Plus est désormais disponible, avec des capacités de développement de code renforcées et une efficacité accrue en matière de reconnaissance et d’inférence multimodales, améliorant encore l’expérience Vibe Coding.
Qwen-Image est un modèle fondationnel révolutionnaire de génération d’images, publié en 2025 par l’équipe Tongyi Qianwen d’Alibaba. Doté de 20 milliards de paramètres, il repose sur l’architecture MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer). Le modèle a réalisé des avancées significatives dans le rendu de textes complexes et l’édition précise d’images, démontrant des performances exceptionnelles, en particulier dans le rendu de textes en chinois. Traduit avec DeepL.com (version gratuite)
Découvrez l'API Qwen Image 3.1.
qwen-image-2 bientôt disponible
qwen3-vl-235b-a22b est un modèle multimodal qui unifie une génération de texte performante avec une compréhension visuelle pour les images et les vidéos. Sa variante Instruct optimise le suivi des instructions pour des tâches multimodales générales. Il excelle dans la perception de catégories du monde réel/synthétiques, l’ancrage spatial 2D/3D et la compréhension visuelle de formats longs, et obtient des résultats compétitifs sur les benchmarks multimodaux.
Dispose de 3 milliards de paramètres, équilibrant les performances et les exigences en matière de ressources, adapté aux applications de niveau entreprise. - Ce modèle peut utiliser MoE ou d'autres architectures optimisées, adaptées aux scénarios nécessitant un traitement efficace de tâches complexes, tels que le service client intelligent et la génération de contenu.
Découvrez l'API qwen3-coder-plus.
Découvrez l'API qwen3-coder-480b-a35b-instruct.
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.
Bientôt disponible
À venir
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