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Happy Horse 1.1
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Happy Horse 1.1

Al Secondo:$0.112
HappyHorse 1.1 è un modello multimodale per la generazione di video progettato per la creazione di contenuti professionali, la pubblicità, i cortometraggi, la produzione per i social media e la narrazione. Estende le capacità di HappyHorse 1.0 — che ha suscitato notevole attenzione dopo essersi classificato ai vertici in valutazioni indipendenti sulla generazione di video — con una coerenza delle scene più solida e una fedeltà visiva migliorata.
Happy Horse 1.0
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Happy Horse 1.0

Al Secondo:$0.112
Happy Horse 1.0 — un modello di generazione audio-video di alta qualità che supporta la creazione da testo a video e da immagine a video. Può generare contenuti visivi, audio e movimenti labiali sincronizzati, rendendolo adatto a cortometraggi, creatività pubblicitarie e presentazioni di prodotto.
Qwen3.7 Plus
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Qwen3.7 Plus

Ingresso:$0.32/M
Uscita:$1.28/M
Qwen3.7 Plus è un modello linguistico di grandi dimensioni ad alte prestazioni sviluppato da Alibaba Cloud. Supporta la comprensione di contesti lunghi fino a 128K token, la chiamata di funzioni e attività multilingue. Progettato per scenari di ragionamento complesso, programmazione e l'esecuzione di istruzioni.
Qwen3.7-Max
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Qwen3.7-Max

Ingresso:$1.36/M
Uscita:$4.08/M
La forza principale di Qwen3.7-Max risiede nell’ampiezza e nella profondità delle sue capacità agentiche. Nella programmazione, gestisce tutto, dalla prototipazione front-end a complessi progetti di ingegneria multi-file. Per le attività d’ufficio e di produttività, abilita l’automazione dei flussi di lavoro tramite l’integrazione con MCP e la collaborazione multi-agente. Nell’esecuzione autonoma a lungo termine, ha mantenuto un ragionamento coerente per l’intera durata di un esperimento di ottimizzazione del kernel, completamente autonomo, di 35 ore, che ha coinvolto oltre 1,000 chiamate a strumenti — dimostrando in modo convincente la sua esecuzione sostenuta e stabile. Inoltre, offre una capacità di generalizzazione tra framework costantemente elevata, operando in modo affidabile sia quando è distribuito in Claude Code, OpenClaw, Qwen Code, sia in altri framework.
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Wan2.7

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Wan2.7

Al Secondo:$0.08
Wan2.7 è un modello per la generazione di video progettato per una sintesi visiva di alta qualità e una migliore coerenza del movimento. È adatto alla creazione di contenuti cinematografici e ai flussi di lavoro professionali per la produzione video.
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Wan2.6

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Wan2.6

Al Secondo:$0.08
Wan2.6 è un modello di generazione video progettato per una sintesi video stabile ed efficiente. Offre una qualità visiva affidabile e una generazione del movimento fluida per attività generali di creazione di video.
Qwen3.6-Plus
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Qwen3.6-Plus

Ingresso:$0.32/M
Uscita:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus è ora disponibile, con capacità potenziate per lo sviluppo del codice e una maggiore efficienza nel riconoscimento e nell’inferenza multimodali, rendendo l’esperienza Vibe Coding ancora migliore.
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Qwen 3.5 Flash

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Qwen 3.5 Flash

Ingresso:$0.16/M
Uscita:$0.96/M
La serie Qwen-3.5 Flash è una famiglia di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) orientata alla produzione, sviluppata da Alibaba Group nell’ambito dell’iniziativa Qwen. Rappresenta il livello di deployment (hosted/API) della più ampia famiglia di modelli Qwen-3.5 ed è ottimizzata per alta velocità, elaborazione di contesti lunghi e applicazioni basate su agenti. In parole semplici: Qwen-3.5 Flash = versioni dei modelli Qwen-3.5 veloci, scalabili, con supporto a contesti lunghi e capaci di usare strumenti, progettate per l’uso in produzione nel mondo reale.
qwen3.5-plus
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qwen3.5-plus

Ingresso:$0.32/M
Uscita:$1.92/M
I modelli Plus della serie nativa di visione-linguaggio Qwen3.5 sono basati su un’architettura ibrida che integra meccanismi di attenzione lineare con modelli a miscela di esperti sparsi, ottenendo una maggiore efficienza di inferenza.
qwen3.5-397b-a17b
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qwen3.5-397b-a17b

Ingresso:$0.48/M
Uscita:$2.88/M
Il modello nativo di visione e linguaggio Qwen3.5 series 397B-A17B è basato su un'architettura ibrida che integra un meccanismo di attenzione lineare con un modello a miscela di esperti sparso, ottenendo una maggiore efficienza di inferenza.
qwen3 max
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qwen3 max

Ingresso:$0.8/M
Uscita:$3.2/M
- qwen3-max: il più recente modello Qwen3-Max del team Alibaba Tongyi Qianwen, posizionato come il vertice prestazionale della serie. - 🧠 Potenti capacità multimodali e di inferenza: supporta contesti ultra-lunghi (fino a 128k token) e input multimodale, eccelle nell'inferenza complessa, generazione di codice, traduzione e contenuti creativi. - ⚡️ Miglioramento rivoluzionario: ottimizzato in modo significativo su molteplici indicatori tecnici, velocità di risposta più elevata, limite di conoscenza fino al 2025, adatto ad applicazioni di IA ad alta precisione a livello enterprise.
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Qwen Image

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Qwen Image

Per Richiesta:$0.028
Qwen-Image è un modello fondazionale rivoluzionario per la generazione di immagini, rilasciato nel 2025 dal team Tongyi Qianwen di Alibaba. Con 20 miliardi di parametri, si basa sull'architettura MMDiT (Trasformatore a Diffusione Multimodale). Il modello ha compiuto notevoli progressi nel rendering di testi complessi e nella modifica precisa delle immagini, dimostrando prestazioni eccezionali, in particolare nel rendering di testi in cinese. Tradotto con DeepL.com (versione gratuita)
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qwen-image-2

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qwen-image-2

Prossimamente
Ingresso:$60/M
Uscita:$240/M
qwen-image-2 in arrivo
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qwen3-vl-30b-a3b

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qwen3-vl-30b-a3b

Contesto:2M
Ingresso:$0.12/M
Uscita:$0.48/M
Qwen3-VL-30B-A3B è un modello di IA multimodale all’avanguardia della famiglia Qwen3 AI, sviluppato dal team Qwen di Alibaba. È progettato per unificare la comprensione del linguaggio e la comprensione visiva — comprendendo testo, immagini e video — in un unico modello di base.
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qwen3-vl-32b

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qwen3-vl-32b

Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.96/M
Qwen3-VL-32B è la variante densa da 32 miliardi di parametri nella famiglia di modelli visione-linguaggio Qwen3 di Alibaba. È un transformer multimodale (visione + linguaggio + video) progettato per una percezione unificata, ragionamento su contesti estesi, OCR robusto, grounding visivo e flussi di lavoro agentici/con strumenti integrati.
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qwen3-vl-235b-a22b

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qwen3-vl-235b-a22b

Contesto:2M
Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.96/M
qwen3-vl-235b-a22b è un modello multimodale che unisce una potente generazione di testo alla comprensione visiva per immagini e video. La sua variante Instruct ottimizza la capacità di seguire le istruzioni per compiti multimodali generali. Eccelle nella percezione di categorie del mondo reale/sintetiche, nel grounding spaziale 2D/3D e nella comprensione visiva di contenuti estesi, ottenendo risultati competitivi nei benchmark multimodali.
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qwen3-30b-a3b

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qwen3-30b-a3b

Ingresso:$0.12/M
Uscita:$0.48/M
Dispone di 3 miliardi di parametri, bilanciando prestazioni e requisiti in termini di risorse, adatto ad applicazioni di livello enterprise. - Questo modello può impiegare MoE o altre architetture ottimizzate, adatto a scenari che richiedono un’elaborazione efficiente di attività complesse, come l’assistenza clienti intelligente e la generazione di contenuti.
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qwen3-coder-plus

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qwen3-coder-plus

Ingresso:$0.52/M
Uscita:$2.6/M
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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Ingresso:$0.24/M
Uscita:$0.96/M
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qwen3-coder

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qwen3-coder

Ingresso:$0.24/M
Uscita:$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

Ingresso:$0.336/M
Uscita:$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

Prossimamente
Ingresso:$1.664/M
Uscita:$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