Aliyun モデル - CometAPI

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Happy Horse 1.1

Happy Horse 1.1

HappyHorse 1.1は、プロフェッショナルなコンテンツ制作、広告、短編映画、ソーシャルメディア制作、ストーリーテリングのために設計されたマルチモーダルな動画生成モデルです。独立した動画生成評価で上位にランクインして大きな注目を集めたHappyHorse 1.0の能力を拡張し、シーンの一貫性を強化し、視覚的な忠実度を高めています。

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0

Happy Horse 1.0 — テキストから動画、画像から動画の生成に対応した高品質な音声・映像生成モデル。映像・音声・口の動きを同期させて生成でき、短編映画、広告クリエイティブ、製品紹介に適しています。

Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plus

Qwen3.7 Plusは、Alibaba Cloudが開発した高性能な大規模言語モデルです。最大128Kトークンの長文脈理解、関数呼び出し、多言語タスクをサポートします。複雑な推論、コーディング、指示追従のシナリオ向けに設計されています。

Qwen3.7-Max

Qwen3.7-Max

Qwen3.7-Max の中核的な強みは、エージェントとしての能力の幅広さと深さにあります。コーディングでは、フロントエンドのプロトタイピングから複数ファイルにまたがる複雑なエンジニアリングプロジェクトまで幅広く対応します。オフィス業務や生産性向上の作業では、MCP 連携とマルチエージェント協調によりワークフローの自動化を実現します。長期にわたる自律実行においては、1,000回を超えるツール呼び出しを伴う35時間に及ぶ完全自律のカーネル最適化実験を通じて一貫した推論を維持し、その持続的かつ安定した実行を説得力をもって実証しました。さらに、フレームワーク横断の汎化能力も一貫して強力で、Claude Code、OpenClaw、Qwen Code を含む各種フレームワークに展開しても信頼性高く動作します。

Wan2.7

Wan2.7

Wan2.7は、高品質な映像合成とモーションの一貫性の向上を目的として設計された映像生成モデルです。シネマティックなコンテンツ制作やプロフェッショナルな映像制作ワークフローに適しています。

Wan2.6

Wan2.6

Wan2.6 は、安定かつ効率的な動画合成のために設計された動画生成モデルです。一般的な動画制作タスクにおいて、信頼性の高い画質と滑らかなモーション生成を提供します。

Qwen3.6-Plus

Qwen3.6-Plus

Qwen 3.6-Plus が利用可能になり、コード開発機能が強化され、マルチモーダル認識・推論の効率も向上し、Vibe Coding の体験がさらに向上しました。

Qwen 3.5 Flash

Qwen 3.5 Flash

Qwen-3.5 Flash Series は、Alibaba Group が Qwen initiative の下で開発した、本番運用志向の大規模言語モデル（LLM）ファミリーです。これは、より広範な Qwen-3.5 モデルファミリーのデプロイメント（ホステッド/API）層に相当し、高速性、長コンテキスト処理、エージェントベースのアプリケーションに最適化されています。簡単に言えば：Qwen-3.5 Flash = 実環境での本番運用を想定した、Qwen-3.5 モデルの高速・スケーラブル・長コンテキスト・ツール利用対応バージョン。

qwen3.5-plus

qwen3.5-plus

Qwen3.5ネイティブVision-LanguageシリーズのPlusモデルは、線形アテンション機構とスパースなMixture-of-Expertsモデルを統合したハイブリッドアーキテクチャ上に構築されており、より高い推論効率を実現します。

qwen3.5-397b-a17b

qwen3.5-397b-a17b

Qwen3.5シリーズの397B-A17Bネイティブ視覚言語モデルは、線形アテンション機構とスパースMixture-of-Experts（MoE）モデルを統合したハイブリッドアーキテクチャに基づいて構築されており、より高い推論効率を実現しています。

qwen3 max

qwen3 max

- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen チームの最新の Qwen3-Max モデルで、シリーズの性能の頂点として位置付けられています。 - 🧠 Powerful Multimodal and Inference: 超長文脈（最大128kトークン）とマルチモーダル入力をサポートし、複雑な推論、コード生成、翻訳、クリエイティブなコンテンツに優れています。 - ⚡️ Breakthrough Improvement: 複数の技術指標で大幅に最適化、より高速な応答、知識のカットオフは2025年まで、エンタープライズレベルの高精度AIアプリケーションに適しています。

Qwen Image

Qwen Image

リクエストごと:$0.028

Qwen-Image は、2025年に Alibaba の Tongyi Qianwen チームからリリースされた革新的な画像生成基盤モデルです。パラメータ規模は 20 billion で、MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）アーキテクチャに基づいています。本モデルは、複雑なテキストレンダリングや精密な画像編集において大きなブレークスルーを達成し、特に中国語のテキストレンダリングで卓越した性能を示しています。 DeepL.com（無料版）で翻訳しました。

qwen-image-2

qwen-image-2

qwen-image-2 近日公開予定

qwen3-vl-30b-a3b

qwen3-vl-30b-a3b

Qwen3-VL-30B-A3Bは、AlibabaのQwenチームによって開発されたQwen3 AIファミリーに属する最先端のマルチモーダルAIモデルです。テキスト、画像、動画を含む言語理解と視覚理解を、単一の基盤モデルで統合するように設計されています。

qwen3-vl-32b

qwen3-vl-32b

Qwen3-VL-32B は、Alibaba の Qwen3 視覚言語モデルファミリーにおける320億パラメータのデンス版です。統合的知覚、長文脈推論、堅牢なOCRと視覚的グラウンディング、そしてエージェント／ツール活用型ワークフローに向けて設計された、マルチモーダル（視覚＋言語＋ビデオ）トランスフォーマーです。

qwen3-vl-235b-a22b

qwen3-vl-235b-a22b

qwen3-vl-235b-a22b は、画像および動画の視覚理解と強力なテキスト生成を統合したマルチモーダルモデルです。その Instruct 版は、一般的なマルチモーダルタスクにおける指示追従を最適化しています。実世界および合成のカテゴリ認識、2D/3D の空間的グラウンディング、長尺の視覚コンテンツ理解に優れ、マルチモーダルのベンチマークで競争力のある結果を達成しています。

qwen3-30b-a3b

qwen3-30b-a3b

3 billionのパラメータを備え、性能とリソース要件のバランスを取り、エンタープライズレベルのアプリケーションに適しています。 - 本モデルはMoEやその他の最適化されたアーキテクチャを採用する場合があり、インテリジェントなカスタマーサービスやコンテンツ生成など、複雑なタスクを効率的に処理する必要があるシナリオに適しています。

qwen3-coder-plus

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qwen3-coder-480b-a35b-instruct

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qwen3-coder

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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

qwen3-235b-a22b

入力:$0.336/M

出力:$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.

Qwen3.6-Max-Preview

Qwen3.6-Max-Preview

入力:$1.664/M

出力:$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