Qwen3.7-Max
Q

Qwen3.7-Max

Masukan:$1.36/M
Keluaran:$8.16/M
Kekuatan teras Qwen3.7-Max terletak pada keluasan dan kedalaman keupayaan berasaskan ejen. Dalam pengaturcaraan, ia mengendalikan segala-galanya daripada pembuatan prototaip front-end hinggalah projek kejuruteraan berbilang fail yang kompleks. Untuk kerja pejabat dan produktiviti, ia membolehkan automasi aliran kerja melalui integrasi MCP dan kerjasama berbilang ejen. Dalam pelaksanaan autonomi jangka panjang, ia mengekalkan penaakulan yang koheren sepanjang eksperimen pengoptimuman kernel selama 35 jam yang sepenuhnya autonomi, melibatkan lebih 1,000 panggilan alat — sekali gus membuktikan secara meyakinkan keupayaan pelaksanaan yang berterusan dan stabil. Selain itu, ia memperlihatkan generalisasi merentas rangka kerja yang kukuh secara konsisten, berfungsi dengan boleh dipercayai sama ada digunakan dalam Claude Code, OpenClaw, Qwen Code atau rangka kerja lain.
Qwen3.6-Plus
Q

Qwen3.6-Plus

Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Qwen 3.6-Plus kini tersedia, menampilkan keupayaan pembangunan kod yang dipertingkat dan kecekapan yang dipertingkat dalam pengecaman serta penaakulan multimodal, menjadikan pengalaman Vibe Coding lebih baik lagi.
Q

Qwen 3.5 Flash

Q

Qwen 3.5 Flash

Masukan:$0.16/M
Keluaran:$0.96/M
Qwen-3.5 Flash Series ialah keluarga model bahasa besar (LLM) berorientasikan pengeluaran yang dibangunkan oleh Alibaba Group di bawah inisiatif Qwen. Ia mewakili lapisan penyebaran (dihoskan/API) bagi keluarga model Qwen-3.5 yang lebih luas, dioptimumkan untuk kelajuan tinggi, pemprosesan konteks panjang, dan aplikasi berasaskan ejen. Ringkasnya: Qwen-3.5 Flash = versi pantas, boleh diskala, berkonteks panjang, menggunakan alat bagi model Qwen-3.5 yang direka untuk penggunaan dalam persekitaran pengeluaran dunia sebenar.
qwen3.5-plus
Q

qwen3.5-plus

Masukan:$0.32/M
Keluaran:$1.92/M
Model siri Plus vision-language natif Qwen3.5 dibina berasaskan seni bina hibrid yang mengintegrasikan mekanisme perhatian linear dengan model campuran pakar jarang, sekali gus mencapai kecekapan inferens yang lebih tinggi.
qwen3.5-397b-a17b
Q

qwen3.5-397b-a17b

Masukan:$0.48/M
Keluaran:$2.88/M
Model penglihatan-bahasa asli siri Qwen3.5 397B-A17B dibina berasaskan seni bina hibrid yang mengintegrasikan mekanisme perhatian linear dengan model campuran pakar jarang, sekaligus mencapai kecekapan inferens yang lebih tinggi.
qwen3 max
Q

qwen3 max

Masukan:$0.8/M
Keluaran:$3.2/M
- qwen3-max: model Qwen3-Max terkini daripada pasukan Alibaba Tongyi Qianwen, diposisikan sebagai puncak prestasi siri. - 🧠 Multimodal dan inferens yang berkuasa: Menyokong konteks ultra-panjang (sehingga 128k token) dan input multimodal, cemerlang dalam inferens kompleks, penjanaan kod, terjemahan, dan kandungan kreatif. - ⚡️ Peningkatan terobosan: Dioptimumkan dengan ketara merentas pelbagai penunjuk teknikal, kelajuan respons yang lebih pantas, batas pengetahuan sehingga 2025, sesuai untuk aplikasi AI berketepatan tinggi tahap perusahaan.
Q

Qwen Image

Q

Qwen Image

Setiap Permintaan:$0.028
Qwen-Image ialah model asas penjanaan imej yang revolusioner yang dikeluarkan oleh pasukan Tongyi Qianwen Alibaba pada tahun 2025. Dengan skala parameter sebanyak 20 bilion, ia berasaskan seni bina MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer). Model ini telah mencapai kemajuan yang ketara dalam pemaparan teks kompleks dan penyuntingan imej yang tepat, menunjukkan prestasi yang luar biasa khususnya dalam pemaparan teks bahasa Cina. Diterjemahkan dengan DeepL.com (versi percuma)
Q

qwen3-vl-32b

Q

qwen3-vl-32b

Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Qwen3-VL-32B ialah varian padat dengan 32 bilion parameter dalam keluarga model visi-bahasa Qwen3 daripada Alibaba. Ia ialah Transformer multimodal (visi + bahasa + video) yang direka untuk persepsi bersepadu, penaakulan konteks panjang, OCR yang mantap dan pengaitan visual, serta aliran kerja berasaskan agen/alat.
Q

qwen3-vl-235b-a22b

Q

qwen3-vl-235b-a22b

Konteks:2M
Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
qwen3-vl-235b-a22b ialah model multimodal yang menyatukan penjanaan teks yang mantap dengan pemahaman visual untuk imej dan video. Varian Instructnya mengoptimumkan mengikuti arahan bagi tugasan multimodal umum. Ia unggul dalam persepsi kategori dunia nyata/sintetik, pendasaran ruang 2D/3D, serta pemahaman visual berformat panjang, sekali gus mencapai keputusan penanda aras multimodal yang berdaya saing.
Q

qwen3-coder-plus-2025-07-22

Q

qwen3-coder-plus-2025-07-22

Masukan:$0.52/M
Keluaran:$2.6/M
Versi stabil Qwen3 Coder Plus, dikeluarkan pada 22 Julai 2025, menyediakan kestabilan yang lebih tinggi, sesuai untuk penyebaran dalam persekitaran pengeluaran.
Q

qwen3-coder-plus

Q

qwen3-coder-plus

Masukan:$0.52/M
Keluaran:$2.6/M
Q

qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Q

qwen3-coder-480b-a35b-instruct

Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Q

qwen3-coder

Q

qwen3-coder

Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Q

qwen3-8b

Q

qwen3-8b

Masukan:$0.04/M
Keluaran:$0.16/M
Q

qwen3-32b

Q

qwen3-32b

Masukan:$1.6/M
Keluaran:$6.4/M
Q

qwen3-30b-a3b

Q

qwen3-30b-a3b

Masukan:$0.12/M
Keluaran:$0.48/M
Mempunyai 3 bilion parameter, mengimbangi prestasi dan keperluan sumber, sesuai untuk aplikasi bertaraf perusahaan. - Model ini mungkin menggunakan MoE atau seni bina lain yang dioptimumkan, sesuai untuk senario yang memerlukan pemprosesan yang cekap bagi tugas kompleks, seperti perkhidmatan pelanggan pintar dan penjanaan kandungan.
Q

qwen3-235b-a22b

Q

qwen3-235b-a22b

Masukan:$0.336/M
Keluaran:$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

Masukan:$0.8/M
Keluaran:$3.2/M
Q

qwen-image-2

Q

qwen-image-2

Akan datang
Masukan:$60/M
Keluaran:$240/M
qwen-image-2 akan datang
Q

Qwen3.6-Max-Preview

Q

Qwen3.6-Max-Preview

Akan datang
Masukan:$1.664/M
Keluaran:$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