Choose your path
Da verificação rápida à saída cinematográfica, a cobrança baseia-se na duração do vídeo gerado, na seleção da resolução adequada e em transformar cada geração em uma regra de atividade de investimento criativo planejada.
Qwen3.8-Omni-Flash (qwen3.8-omni-flash) é o modelo omnimodal nativo da Alibaba Cloud para compreensão de áudio/vídeo e análise de conteúdo multimodal.
HappyHorse 1.1 é um modelo multimodal de geração de vídeo projetado para criação de conteúdo profissional, publicidade, curtas-metragens, produção para redes sociais e narrativa. Ele amplia as capacidades do HappyHorse 1.0 — que ganhou atenção significativa após se classificar entre os primeiros em avaliações independentes de geração de vídeo — com maior coerência entre cenas e fidelidade visual aprimorada.
Qwen3.8-Max é o modelo de linguagem de grande porte principal da Alibaba Qwen, projetado para raciocínio avançado, fluxos de trabalho baseados em agentes, compreensão multimodal e aplicações de IA em escala empresarial. Ele possui 2.4T de parâmetros, adota a arquitetura MoE, suporta a alternância entre modos de raciocínio e de inferência rápida, consegue lidar com diversos formatos de conteúdo e apresenta desempenho excelente em cenários como engenharia de código, tarefas profissionais de escritório e raciocínio lógico complexo, ficando atrás apenas do Fable 5 da Anthropic.
Qwen3.7 Plus é um modelo de linguagem de grande porte e alto desempenho desenvolvido pela Alibaba Cloud. Ele suporta compreensão de contexto longo de até 128K tokens, chamadas de função e tarefas multilíngues. Projetado para cenários de raciocínio complexo, programação e seguimento de instruções.
O ponto forte central do Qwen3.7-Max reside na amplitude e profundidade de suas capacidades de agente. Em programação, lida com tudo, desde a prototipagem de front-end até projetos de engenharia complexos com múltiplos arquivos. Para tarefas de escritório e produtividade, possibilita a automação de fluxos de trabalho por meio da integração com MCP e da colaboração multiagente. Em execução autônoma de longo prazo, manteve um raciocínio coerente ao longo de um experimento de otimização de kernel totalmente autônomo de 35 horas, envolvendo mais de 1,000 chamadas de ferramentas — demonstrando de forma convincente sua execução sustentada e estável. Além disso, oferece uma generalização entre frameworks consistentemente robusta, atuando de forma confiável esteja implantado no Claude Code, OpenClaw, Qwen Code ou em outros frameworks.
Happy Horse 1.0 — um modelo de geração audiovisual de alta qualidade que oferece suporte à criação de texto-para-vídeo e imagem-para-vídeo. Ele pode gerar imagens, áudio e movimentos labiais sincronizados, tornando-o adequado para curtas-metragens, peças publicitárias e apresentações de produtos.
Em breve
Wan2.7 é um modelo de geração de vídeo projetado para síntese visual de alta qualidade e consistência de movimento aprimorada. É adequado para criação de conteúdo cinematográfico e fluxos de trabalho profissionais de produção de vídeo.
Wan2.6 é um modelo de geração de vídeo projetado para síntese de vídeo estável e eficiente. Ele fornece qualidade visual confiável e geração de movimento suave para tarefas gerais de criação de vídeo.
Qwen3.8-Flash é o mais recente grande modelo multimodal da Qianwen, combinando poderosas capacidades de compreensão e geração com excelente velocidade de resposta. O modelo suporta nativamente milhões de janelas de contexto, sendo capaz de lidar simultaneamente com documentos extremamente longos, repositórios de código e conversas complexas.
Qwen 3.6-Plus já está disponível, com capacidades aprimoradas para desenvolvimento de código e maior eficiência em reconhecimento e inferência multimodais, tornando a experiência Vibe Coding ainda melhor.
Qwen-Image é um modelo fundacional revolucionário de geração de imagens lançado em 2025 pela equipe Tongyi Qianwen da Alibaba. Com 20 bilhões de parâmetros, ele é baseado na arquitetura MMDiT (Transformer de Difusão Multimodal). O modelo alcançou avanços significativos na renderização de textos complexos e na edição precisa de imagens, demonstrando desempenho excepcional, especialmente na renderização de texto em chinês. Traduzido com o DeepL.com (versão gratuita)
Explore a API de Qwen Image 3.1.
qwen-image-2 em breve
qwen3-vl-235b-a22b é um modelo multimodal que unifica uma geração de texto robusta com compreensão visual para imagens e vídeos. Sua variante Instruct otimiza o seguimento de instruções para tarefas multimodais gerais. Destaca-se na percepção de categorias do mundo real/sintéticas, na ancoragem espacial 2D/3D e na compreensão visual de formato longo, alcançando resultados competitivos em benchmarks multimodais.
Possui 3 bilhões de parâmetros, equilibrando desempenho e requisitos de recursos, adequado para aplicações de nível empresarial. - Este modelo pode empregar MoE ou outras arquiteturas otimizadas, sendo adequado para cenários que exigem processamento eficiente de tarefas complexas, como atendimento ao cliente inteligente e geração de conteúdo.
Explore a API de qwen3-coder-plus.
Explore a API de qwen3-coder-480b-a35b-instruct.
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.
Em breve
Em breve
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