Aliyun модельдері

Q

Qwen3.7-Max

Енгізу:$1.36/M

Шығыс:$8.16/M

Qwen3.7-Max-тың негізгі күші оның агенттік қабілеттерінің кеңдігі мен тереңдігінде жатыр. Бағдарламалауда ол фронтенд прототиптеуінен бастап күрделі, көп файлды инженерлік жобаларға дейінгі міндеттердің барлығын орындай алады. Офистік және өнімділік жұмыстары үшін ол MCP интеграциясы мен көпагентті ынтымақтастық арқылы жұмыс ағындарын автоматтандыруды қамтамасыз етеді. Ұзақ мерзімді автономды орындауда ол 35 сағаттық, толық автономды ядроны оңтайландыру эксперименті барысында 1,000-нан астам құрал шақырулары болғанына қарамастан бірізді пайымдауын сақтап қалды — оның үздіксіз, тұрақты орындалуын нанымды түрде дәлелдеді. Сонымен қатар, ол фреймворк-аралық жалпылауды тұрақты түрде жоғары деңгейде көрсетеді, Claude Code, OpenClaw, Qwen Code немесе басқа фреймворктарда орналастырылғанда да сенімді жұмыс істейді.

Q

Qwen3.6-Plus

Енгізу:$0.32/M

Шығыс:$1.92/M

Qwen 3.6-Plus енді қолжетімді, онда код әзірлеу мүмкіндіктері жетілдіріліп, мультимодальды тану мен инференстің тиімділігі артқан, бұл Vibe Coding тәжірибесін одан әрі жақсартады.

Q

Qwen 3.5 Flash

Q

Qwen 3.5 Flash

Енгізу:$0.16/M

Шығыс:$0.96/M

Qwen-3.5 Flash Series — Alibaba Group-тың Qwen бастамасы аясында әзірленген, өндірістік қолдануға бағытталған үлкен тілдік модельдер (LLMs) отбасы. Бұл кеңірек Qwen-3.5 модельдер отбасының орналастыру (hosted/API) қабатын білдіреді және жоғары жылдамдық, ұзын контекстті өңдеу және агентке негізделген қолданбалар үшін оңтайландырылған. Қарапайым тілмен айтқанда: Qwen-3.5 Flash = нақты өндірістік пайдалануға арналған, жылдам, масштабталатын, ұзын контекстпен жұмыс істейтін және құралдарды қолдана алатын Qwen-3.5 модельдерінің нұсқалары.

Q

qwen3.5-plus

Енгізу:$0.32/M

Шығыс:$1.92/M

Qwen3.5 нативті визуалды-тілдік сериясының Plus модельдері сызықтық назар механизмдерін сиретілген сарапшылар қоспасы модельдерімен біріктіретін гибридті архитектураға негізделген, бұл жоғарырақ инференс тиімділігін қамтамасыз етеді.

Q

qwen3.5-397b-a17b

Енгізу:$0.48/M

Шығыс:$2.88/M

Qwen3.5 series 397B-A17B нативті визуалды-тілдік моделі сызықтық назар аудару механизмін сирек сарапшылардың қоспасы моделімен біріктіретін гибридті архитектураға негізделген, жоғарырақ инференс тиімділігіне қол жеткізеді.

Q

qwen3 max

Енгізу:$0.8/M

Шығыс:$3.2/M

- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen тобының ең жаңа Qwen3-Max моделі, серияның өнімділік шыңы ретінде белгіленген. - 🧠 Күшті көпмодальдылық және инференс: ультра ұзын контекстті (128k токенге дейін) және көпмодальды енгізуді қолдайды, күрделі инференсте, код генерациясында, аудармада және шығармашылық контентте жоғары нәтижелік көрсетеді. - ⚡️ Серпінді жақсартулар: көптеген техникалық көрсеткіштер бойынша айтарлықтай оңтайландырылған, жауап беру жылдамдығы жоғарырақ, білім шегі 2025 жылға дейін, кәсіпорын деңгейіндегі жоғары дәлдікті ЖИ қолданбаларына лайық.

Q

Qwen Image

Q

Qwen Image

Сұраным бойынша:$0.028

Qwen-Image — 2025 жылы Alibaba компаниясының Tongyi Qianwen командасы жариялаған кескіндерді генерациялауға арналған революциялық іргелі модель. 20 миллиард параметрі бар бұл модель MMDiT (Көпмодальды диффузиялық трансформер) архитектурасына негізделген. Модель күрделі мәтінді рендерлеу және дәл кескін өңдеу салаларында елеулі серпілістерге қол жеткізді, әсіресе қытай тіліндегі мәтінді рендерлеуде айрықша өнімділік көрсетеді. DeepL.com (тегін нұсқа) арқылы аударылды

Q

qwen3-vl-32b

Q

qwen3-vl-32b

Енгізу:$0.24/M

Шығыс:$0.96/M

Qwen3-VL-32B — Alibaba-ның Qwen3 көру-тіл модельдер отбасы құрамындағы 32 миллиард параметрлі тығыз нұсқа. Бұл бірыңғай қабылдау, ұзақ контекстпен пайымдау, сенімді OCR мен визуалды негіздеу, сондай-ақ агенттік/құралдандырылған жұмыс ағындары үшін жасалған көпмодальды (көру + тіл + бейне) трансформер.

Q

qwen3-vl-235b-a22b

Q

qwen3-vl-235b-a22b

Контекст:2M

Енгізу:$0.24/M

Шығыс:$0.96/M

qwen3-vl-235b-a22b — суреттер мен бейнелер үшін визуалды түсінуді қуатты мәтін генерациясымен біріктіретін мультимодальды модель. Оның Instruct нұсқасы жалпы мультимодальды тапсырмаларда нұсқауларды орындауды оңтайландырады. Ол нақты әлемдік/синтетикалық санаттарды тану, 2D/3D кеңістіктік сәйкестендіру және ұзақ форматтағы визуалды түсіну салаларында үздік нәтижелер көрсетіп, мультимодальды бенчмарктарда бәсекеге қабілетті көрсеткіштерге қол жеткізеді.

Q

qwen3-coder-plus-2025-07-22

Q

qwen3-coder-plus-2025-07-22

Енгізу:$0.52/M

Шығыс:$2.6/M

Qwen3 Coder Plus тұрақты нұсқасы, 2025 жылғы 22 шілдеде шығарылған, жоғары тұрақтылық деңгейін қамтамасыз етеді және өндірістік ортаға орналастыруға жарамды.

Q

qwen3-coder-plus

Q

qwen3-coder-plus

Енгізу:$0.52/M

Шығыс:$2.6/M

Q

qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Q

qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Енгізу:$0.24/M

Шығыс:$0.96/M

Q

qwen3-coder

Q

qwen3-coder

Енгізу:$0.24/M

Шығыс:$0.96/M

Q

qwen3-8b

Q

qwen3-8b

Енгізу:$0.04/M

Шығыс:$0.16/M

Q

qwen3-32b

Q

qwen3-32b

Енгізу:$1.6/M

Шығыс:$6.4/M

Q

qwen3-30b-a3b

Q

qwen3-30b-a3b

Енгізу:$0.12/M

Шығыс:$0.48/M

3 миллиард параметрі бар, өнімділік пен ресурстық талаптарды теңгеретін, корпоративтік деңгейдегі қолданбаларға қолайлы. - Бұл модель MoE немесе басқа оңтайландырылған архитектураларды пайдалануы мүмкін, күрделі тапсырмаларды тиімді өңдеуді талап ететін сценарийлерге, мысалы интеллектуалды клиенттерге қызмет көрсету және контент жасауға, қолайлы.

Q

qwen3-235b-a22b

Q

qwen3-235b-a22b

Енгізу:$0.336/M

Шығыс:$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.

Q

qwen3-14b

Q

qwen3-14b

Енгізу:$0.8/M

Шығыс:$3.2/M

Q

qwen-image-2

Q

qwen-image-2

Жақында

Енгізу:$60/M

Шығыс:$240/M

qwen-image-2 жақында қолжетімді болады

Q

Qwen3.6-Max-Preview

Q

Qwen3.6-Max-Preview

Жақында

Енгізу:$1.664/M

Шығыс:$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