Aliyun modeller

Qwen3.8-Max er Alibaba Qwens flaggskip blant store språkmodeller, utformet for avansert resonnering, agentbaserte arbeidsflyter, multimodal forståelse og AI‑applikasjoner i virksomhetsskala. Den har 2.4T parametere, benytter MoE‑arkitekturen, støtter veksling mellom tenkemodus og rask inferensmodus, kan håndtere ulike innholdsformater, og utmerker seg i scenarier som programvareutvikling, profesjonelle kontoroppgaver og kompleks logisk resonnering, nest etter Anthropic Fable 5.

HappyHorse 1.1 er en multimodal modell for videogenerering, utviklet for profesjonell innholdsproduksjon, reklame, kortfilmer, produksjon for sosiale medier og historiefortelling. Den bygger videre på HappyHorse 1.0 — som fikk betydelig oppmerksomhet etter å ha rangert høyt i uavhengige evalueringer av videogenerering — med sterkere scenesammenheng og forbedret visuell kvalitet.

Happy Horse 1.0 — en høykvalitets lyd- og videogenereringsmodell som støtter tekst-til-video- og bilde-til-video-generering. Den kan generere synkroniserte visuelle elementer, lyd og leppebevegelser, noe som gjør den egnet for kortfilmer, reklamekreativer og produktpresentasjoner.

Qwen3.7 Plus er en stor språkmodell med høy ytelse utviklet av Alibaba Cloud. Den støtter forståelse av lange kontekster på opptil 128K tokens, funksjonskall og flerspråklige oppgaver. Utformet for scenarier som krever kompleks resonnering, koding og etterlevelse av instruksjoner.

Kjernestyrken til Qwen3.7-Max ligger i bredden og dybden i dets agentiske evner. Innen koding håndterer den alt fra front-end-prototyping til komplekse ingeniørprosjekter med mange filer. For kontor- og produktivitetsarbeid muliggjør den automatisering av arbeidsflyter gjennom MCP-integrasjon og multi-agent-samarbeid. Ved autonom utførelse over lang tid opprettholdt den sammenhengende resonnement gjennom et 35-timers, fullt autonomt kjerneoptimaliseringseksperiment med over 1,000 verktøykall — og demonstrerte overbevisende vedvarende, stabil utførelse. Videre leverer den konsekvent sterk generalisering på tvers av rammeverk og presterer pålitelig enten den er kjørt i Claude Code, OpenClaw, Qwen Code eller andre rammeverk.

Wan2.7 er en videogenereringsmodell utviklet for visuell syntese av høy kvalitet og forbedret bevegelseskonsistens. Den egner seg for produksjon av filmatisk innhold og profesjonelle arbeidsflyter for videoproduksjon.

Wan2.6 er en videogenereringsmodell utviklet for stabil og effektiv generering av video. Den tilbyr pålitelig visuell kvalitet og jevn bevegelsesgenerering for generelle videoproduksjonsoppgaver.

Qwen 3.6-Plus er nå tilgjengelig, med forbedrede kodeutviklingsmuligheter og høyere effektivitet i multimodal gjenkjenning og inferens, noe som gjør Vibe Coding-opplevelsen enda bedre.

Qwen-3.5 Flash Series er en produksjonsorientert familie av store språkmodeller (LLM-er) utviklet av Alibaba Group under Qwen-initiativet. Den representerer distribusjonslaget (hostet/API) i den bredere Qwen-3.5-modellfamilien, optimalisert for høy hastighet, langkontekstbehandling og agentbaserte applikasjoner. Enkelt sagt: Qwen-3.5 Flash = raske, skalerbare versjoner av Qwen-3.5-modellene med lang kontekst og evne til å bruke verktøy, designet for bruk i produksjon.

Qwen3.5 native vision-language-seriens Plus-modeller er bygget på en hybrid arkitektur som integrerer lineære oppmerksomhetsmekanismer med glisne mixture-of-experts-modeller, noe som gir høyere effektivitet under inferens.

Den native visuell-språklige modellen Qwen3.5 series 397B-A17B er bygget på en hybridarkitektur som integrerer en lineær attention-mekanisme med en sparsom Mixture-of-Experts-modell, og oppnår høyere inferenseffektivitet.

- qwen3-max: Alibaba Tongyi Qianwen-teamets nyeste Qwen3-Max-modell, posisjonert som seriens ytelsesmessige toppunkt. - 🧠 Kraftig multimodalitet og resonnering: Støtter ultralang kontekst (opptil 128k tokens) og multimodal inndata, utmerker seg ved kompleks resonnering, kodegenerering, oversettelse og kreativt innhold. - ⚡️ Banebrytende forbedring: Betydelig optimalisert på tvers av flere tekniske indikatorer, raskere responshastighet, kunnskapsgrense frem til 2025, egnet for bedriftsnivå AI-applikasjoner med høy presisjon.

Qwen-Image er en banebrytende bildegenererende grunnmodell lansert av Alibabas Tongyi Qianwen-team i 2025. Med 20 milliarder parametere er den basert på MMDiT (Multimodal Diffusion Transformer)-arkitekturen. Modellen har oppnådd betydelige gjennombrudd innen kompleks tekstgjengivelse og presis bilderedigering, og demonstrerer enestående ytelse, særlig i kinesisk tekstgjengivelse. Oversatt med DeepL.com (gratisversjon)

qwen-image-2 kommer snart

Qwen3-VL-30B-A3B er en avansert multimodal AI-modell i Qwen3 AI-familien, utviklet av Alibabas Qwen-team. Den er utformet for å forene språkforståelse og visuell forståelse — inkludert tekst, bilder og video — i én grunnmodell.

Qwen3-VL-32B er den dense varianten med 32 milliarder parametere i Alibabas Qwen3-familie av syn- og språkmodeller. Den er en multimodal (syn + språk + video) transformer utviklet for enhetlig persepsjon, resonnering over lange kontekster, robust OCR og visuell forankring, samt agentbaserte/verktøyintegrerte arbeidsflyter.

qwen3-vl-235b-a22b er en multimodal modell som kombinerer sterk tekstgenerering med visuell forståelse av bilder og videoer. Dens Instruct-variant optimaliserer evnen til å følge instruksjoner for generelle multimodale oppgaver. Den utmerker seg i persepsjon av virkelige og syntetiske kategorier, 2D/3D romlig forankring og forståelse av lange visuelle sekvenser, og oppnår konkurransedyktige resultater på multimodale benchmarker.

Har 3 milliarder parametere, balanserer ytelse og ressursbehov, egnet for applikasjoner på bedriftsnivå. - Denne modellen kan bruke MoE eller andre optimaliserte arkitekturer, egnet for scenarier som krever effektiv behandling av komplekse oppgaver, for eksempel intelligent kundeservice og innholdsgenerering.

Utforsk qwen3-coder-plus-API-et.

Utforsk qwen3-coder-480b-a35b-instruct-API-et.

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 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.

coming soon

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