Qwen

Qwen3.8 Flash — это мультимодальная модель рассуждений от Alibaba. Она подходит для помощи в написании кода, агентных рабочих процессов, визуального понимания, анализа документов и кодовой базы, взаимодействия с рабочим столом, анализа графиков и анализа длинных видео.

Qwen3.8 27B — это открытая модель с публичными весами, относящаяся к классу плотных мультимодальных моделей «зрение-язык» от компании Qwen. Она подходит для задач программирования, профессиональных рабочих процессов, исследований, мультимодального взаимодействия и длительных агентских задач, поддерживая гибкий режим рассуждений, который можно включать или отключать.

Qwen3 Reranker 8B — это модель реранжирования текста от Alibaba Cloud, построенная на архитектуре Qwen3. Она оценивает пары запрос-документ, формируя оценки релевантности для использования в пайплайнах поиска и RAG. Поддерживает более 100 языков и языков программирования, а также инструктивное реранжирование, позволяющее настраивать критерии оценки под конкретную задачу. Обеспечивает высокую производительность на мультиязычных бенчмарках, включая MTEB, CMTEB и MMTEB.

Qwen3 ASR 1.7B — это модель автоматического распознавания речи от Qwen. Она поддерживает многоязычную идентификацию языка и транскрипцию для 30 языков и 22 китайских диалектов, с потоковым и автономным выводом, а также временными метками на уровне сегментов и слов.

Qwen3 ASR 0.6B — это компактная модель автоматического распознавания речи от Qwen. Она поддерживает многоязычную идентификацию языка и транскрипцию на 30 языках и 22 китайских диалектах, с потоковым и офлайн-инференсом, а также таймстампами на уровне сегментов и слов.

Qwen3.8 2.4T A95B — это открытая по весам разреженная модель смеси экспертов от Qwen и открытая по весам версия Qwen3.8 Max, с 95 миллиардами активных параметров из 2.4 триллионов всего. Она подходит для программирования, исследований, сложных рассуждений и агентных рабочих процессов.

Qwen Image 3 — это унифицированная модель генерации и редактирования изображений от Qwen. Она поддерживает точное отображение текста и деталей размером до 10px, а также более богатую базу знаний о мире, чем предыдущие поколения.

Qwen Image 3 Pro — это модель генерации и редактирования изображений от Qwen. Она поддерживает точное отображение текста и деталей размером до 10px, а также обладает более глубокими знаниями о мире по сравнению с предыдущими поколениями.

Qwen3.8 Max — флагманская модель в серии Qwen3.8 от Alibaba, общедоступный преемник предварительной версии Qwen3.8 Max Preview. Это мультимодальная модель рассуждений, предназначенная для сложных рассуждений, визуального понимания, написания кода и агентских рабочих процессов.

Qwen3.7 Flash — это модель визуально-языкового рассуждения от Alibaba. Она подходит для мультимодальных агентов, визуального программирования, поиска и компьютерного взаимодействия, с сильными сторонами в распознавании объектов, пространственном понимании и восприятии реального мира.

Qwen-Audio-3.0-TTS Flash — это быстрая и экономичная модель синтеза речи от Alibaba, которая генерирует аудио из текста с помощью речевого синтезатора DashScope API.

Qwen-Audio-3.0-TTS Plus — это модель синтеза речи более высокого качества от Alibaba, которая генерирует звуковую речь из текста через синтезатор речи DashScope API.

Qwen3.7-Plus — это экономичная модель в серии Alibaba Qwen3.7. Она поддерживает ввод текста и изображений с выводом текста, развивая текстовые возможности серии за счёт всестороннего улучшения визуально-языковых способностей, сохраняя при этом полностековый интеллект агентного уровня для программирования, использования инструментов и рабочих процессов продуктивности. Её отличительная черта — мультимодальная интерактивная гибридная агентная способность: она может воспринимать реальные сцены, читать экраны и взаимодействовать с GUIs, генерировать код по визуальным ссылкам и выполнять сквозную навигацию внутри мобильных приложений.

Qwen3.7-Max — флагманская модель в серии Alibaba Qwen3.7. Она поддерживает ввод и вывод текста и предназначена для агентно-ориентированных рабочих нагрузок, с особыми преимуществами в программировании, офисных и продуктивных задачах, а также в длительном автономном выполнении. Модель демонстрирует заметные улучшения в программировании и агентной производительности по сравнению с предыдущими поколениями Qwen и поддерживает явное кэширование промптов для эффективного повторного использования контекста.

Qwen3-ASR-Flash — это сервис автоматического распознавания речи компании Alibaba, построенный на основе Qwen3-Omni и обученный на десятках миллионов часов мультимодальных речевых данных. Модель поддерживает 11 языков, включая китайский (с кантонским, сычуаньским, миньнаньским и у диалектами), английский, арабский, французский, немецкий, испанский, итальянский, португальский, русский, японский и корейский, с автоматическим определением языка, поэтому для аудио со смешанными языками не требуется ручная настройка. Модель предназначена для сложных акустических условий: она транскрибирует текст песен на фоне музыки, обрабатывает шумные и удалённые записи, отфильтровывает тишину и неречевые звуки, а также принимает произвольный контекстный текст (имена, жаргон, доменную терминологию) для смещения распознавания в сторону конкретной лексики.

Qwen3.5 Plus (апрель 2026) — это крупномасштабная мультимодальная языковая модель от Alibaba. Она принимает текст, изображения и видео на входе и генерирует текстовый вывод с контекстным окном в 1M токенов. Это обновлённая версия Qwen3.5 Plus с многоуровневым ценообразованием: стоимость зависит от количества токенов, превышающего 256K.

Qwen3.6 Flash — это быстрая и эффективная языковая модель из серии Alibaba Qwen 3.6. Она поддерживает ввод текста, изображений и видео с контекстным окном в 1M токенов. Начиная с 256K токенов действует многоуровневое ценообразование. Поддерживается кэширование подсказок, включая тарификацию как за явное чтение кэша, так и за его создание.

Qwen3.6-35B-A3B — это мультимодальная модель с открытыми весами от Alibaba Cloud с 35 миллиардами параметров суммарно и 3 миллиардами активных параметров на токен. Она использует гибридную разреженную архитектуру смеси экспертов, сочетающую гейтированное линейное внимание DeltaNet со стандартными гейтированными слоями внимания, что обеспечивает эффективный инференс за небольшую долю вычислительных затрат. Модель поддерживает нативное окно контекста на 262K токенов (расширяемое до 1M с помощью YaRN) и принимает текстовые, графические и видеовходные данные. В неё встроен режим размышления с сохранением следов рассуждений в многоходовых беседах, вызов функций и структурированный вывод. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0.

Qwen3.6-Max-Preview — это проприетарная передовая модель от Alibaba Cloud, построенная на разреженной архитектуре смеси экспертов с примерно 1 триллионами параметров. Она оптимизирована для агентного программирования, использования инструментов и рассуждений в длинном контексте, поддерживая окно контекста в 262K токенов. Модель включает встроенный режим мышления, который сохраняет цепочки рассуждений в многоходовых диалогах, и поддерживает структурированный вывод и вызов функций. Доступ предоставляется исключительно через Alibaba Cloud Model Studio и Qwen Studio APIs; открытые веса не предоставляются.

Qwen3.6 27B — это плотная языковая модель с 27 миллиардами параметров от команды Qwen в Alibaba, выпущенная в апреле 2026. Она обладает гибридными мультимодальными возможностями — принимает текстовые, графические и видео входные данные — и поддерживает контекстное окно на 262,144 токенов. Модель предназначена для агентных задач кодирования и рассуждений, с особой силой в понимании кода на уровне репозитория, рабочих процессах фронтенд-разработки и многошаговом решении проблем. Она включает встроенный режим мышления для расширенного рассуждения и сохраняет контекст мышления в истории разговора. Qwen3.6 27B поддерживает 201 языков и диалектов и выпущена под лицензией Apache 2.0.

Qwen 3.6 Plus построена на гибридной архитектуре, сочетающей эффективное линейное внимание с маршрутизацией разреженных смесей экспертов, что обеспечивает высокую масштабируемость и высокопроизводительный вывод. По сравнению с серией 3.5 она обеспечивает значительные улучшения в агентном кодировании, фронтенд-разработке и общем рассуждении, а также значительно улучшенный опыт «вайб-кодинга». Модель превосходно справляется со сложными задачами, такими как 3D-сцены, игры и решение проблем на уровне репозитория, достигая оценки 78.8 на SWE-bench Verified. Она представляет собой значительный скачок как в чисто текстовых, так и в мультимодальных возможностях, работая на уровне ведущих современных моделей.

Qwen3.5-9B — это мультимодальная фундаментальная модель из семейства Qwen3.5, разработанная для обеспечения сильных рассуждений, программирования и визуального понимания в эффективной архитектуре с 9B параметрами. Она использует унифицированный дизайн «зрение-язык» с ранним слиянием мультимодальных токенов, что позволяет модели обрабатывать и рассуждать над текстом и изображениями в одном контексте.

Серия Qwen3.5 35B-A3B представляет собой нативную визуально-языковую модель, разработанную с гибридной архитектурой, которая объединяет механизмы линейного внимания и разреженную модель смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность вывода. Её общая производительность сопоставима с производительностью Qwen3.5-27B.

Модель Qwen3.5 27B, основанная на плотном vision-language подходе, использует механизм линейного внимания, обеспечивая быструю реакцию при сохранении баланса между скоростью вывода и производительностью. Её общие возможности сопоставимы с характеристиками Qwen3.5-122B-A10B.

Нативная визуально-языковая модель Qwen3.5 122B-A10B построена на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5-397B-A17B. Её текстовые возможности значительно превосходят возможности Qwen3-235B-2507, а визуальные возможности превосходят Qwen3-VL-235B.

Нативные визуально-языковые Flash-модели Qwen3.5 построены на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, обеспечивая более высокую эффективность инференса. По сравнению с серией 3 эти модели совершают скачок в производительности как для чисто текстовых, так и для мультимодальных задач, предлагая быстрое время отклика и одновременно балансируя скорость инференса и общую производительность.

Модели Plus нативной серии Qwen3.5 для vision-language построены на гибридной архитектуре, которая объединяет механизмы линейного внимания с разреженными моделями смеси экспертов, достигая более высокой эффективности вывода. В ходе разнообразных оценок задач серия 3.5 стабильно демонстрирует результаты на уровне современных передовых моделей. По сравнению с серией 3, эти модели показывают значительный прогресс как в работе с чистым текстом, так и в мультимодальных возможностях.

Серия Qwen3.5 (397B–A17B) — это нативная модель «Vision-Language», построенная на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания с разреженной моделью «смесь экспертов», что обеспечивает более высокую эффективность вывода. Она демонстрирует производительность, сопоставимую с ведущими современными моделями, в широком спектре задач: понимание языка, логические рассуждения, генерация кода, агентные сценарии, понимание изображений и видео, а также взаимодействие с графическими интерфейсами (GUI). Благодаря развитым возможностям генерации кода и агентному подходу модель показывает высокую обобщающую способность в разнообразных прикладных областях.

Qwen3-Max-Thinking — это флагманская модель рассуждений в серии Qwen3, разработанная для ответственных когнитивных задач, требующих глубоких многошаговых рассуждений. Значительное масштабирование вычислительных мощностей модели и обучения с подкреплением обеспечивает существенный прирост фактической точности, сложности рассуждений, точности следования инструкциям, соответствия предпочтениям людей и агентного поведения.

Qwen3-Coder-Next — это языковая модель с открытым весом и архитектурой причинно-следственного типа, оптимизированная для агентов кодинга и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженную конструкцию MoE с 80B общими параметрами, из которых при обработке каждого токена активируется только 3B, что обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями, имеющими в 10–20x более высокую активную вычислительную нагрузку. Это делает её хорошо подходящей для затратно-чувствительного и постоянно работающего развертывания агентов. Модель обучена с сильным акцентом на агентский сценарий и надёжно работает при выполнении длительных задач по кодингу, сложном использовании инструментов и восстановлении после сбоев выполнения. Благодаря собственному контекстному окну 256k она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к распространённым агентским каркасам, используемым современными инструментами разработки. Модель работает исключительно в режиме без рассуждений и не генерирует блоки thinking, что упрощает интеграцию для производственных агентов кодинга.

Серия моделей Qwen3 Embedding — это новейшая проприетарная модель семейства Qwen, специально предназначенная для задач текстовых эмбеддингов и ранжирования. Эта серия наследует исключительные многоязычные способности, понимание длинных текстов и навыки рассуждения своей базовой модели. Серия Qwen3 Embedding представляет собой значительный прогресс в нескольких задачах текстовых эмбеддингов и ранжирования, включая поиск текста, поиск кода, классификацию текста, кластеризацию текста и извлечение двуязычных параллелей.

Серия моделей Qwen3 Embedding является последней проприетарной моделью семейства Qwen, специально разработанной для задач эмбеддинга текста и ранжирования. Эта серия наследует исключительные многоязычные возможности, понимание длинных текстов и навыки рассуждения своей базовой модели. Серия Qwen3 Embedding представляет значительные достижения в различных задачах эмбеддинга текста и ранжирования, включая поиск текста, поиск кода, классификацию текста, кластеризацию текста и извлечение двуязычных данных.

Qwen3-VL-32B-Instruct — это крупномасштабная мультимодальная модель «зрение-язык», предназначенная для высокоточной интерпретации и рассуждений по тексту, изображениям и видео. С количеством параметров в 32 миллиарда она сочетает глубокое визуальное восприятие с продвинутым пониманием текста, обеспечивая детальное пространственное рассуждение, анализ документов и сцен, а также понимание длительных видео. Надёжная поддержка OCR в 32 языках и улучшенное мультимодальное слияние с помощью архитектур Interleaved-MRoPE и DeepStack. Оптимизированная для агентного взаимодействия и использования визуальных инструментов, Qwen3-VL-32B обеспечивает передовую производительность для сложных реальных мультимодальных задач.

Qwen3-VL-8B-Thinking — это вариант мультимодальной модели Qwen3-VL-8B, оптимизированный для рассуждений, предназначенный для продвинутого визуального и текстового мышления при работе со сложными сценами, документами и временными последовательностями. Он объединяет улучшенное мультимодальное согласование и обработку длинного контекста (нативно 256K, расширяется до 1M токенов) для таких задач, как научный визуальный анализ, каузальный вывод и математические рассуждения по изображениям или видео. По сравнению с версией Instruct, версия Thinking вводит более глубокое слияние визуального и языкового и продуманные пути рассуждений, которые улучшают производительность в задачах длинных логических цепочек, решении задач STEM и многошаговом понимании видео. Она достигает более сильной временной привязки благодаря Interleaved-MRoPE и эмбеддингам с учётом временных меток, сохраняя при этом надёжное OCR, многоязычное понимание и генерацию текста на уровне крупных текстовых LLMs.

Qwen3-VL-8B-Instruct — это мультимодальная модель vision-language из серии Qwen3-VL, созданная для высокоточной интерпретации и рассуждений в области текста, изображений и видео. Она отличается улучшенной мультимодальной интеграцией с Interleaved-MRoPE для долгосрочных временных рассуждений, DeepStack для точного выравнивания визуальных и текстовых данных, а также выравниванием текста по временным меткам для точной локализации событий. Модель поддерживает нативное контекстное окно на 256K токенов, расширяемое до 1M токенов, и обрабатывает как статические, так и динамические медиаданные для таких задач, как разбор документов, ответы на визуальные вопросы, пространственные рассуждения и управление GUI. Она достигает понимания текста, сравнимого с ведущими LLMs, расширяя при этом охват OCR до 32 языков и повышая устойчивость к разнообразным визуальным условиям.

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking — это мультимодальная модель, объединяющая мощную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Вариант Thinking улучшает рассуждения в STEM, математике и сложных задачах. Она превосходно справляется с восприятием реальных/синтетических категорий, пространственной привязкой 2D/3D и длинным визуальным пониманием, достигая конкурентоспособных результатов в мультимодальных бенчмарках. Для агентного использования она обрабатывает многообразные многоходовые инструкции, согласование временных линий видео, автоматизацию GUI и визуальное программирование от набросков до отлаженного UI. Текстовая производительность соответствует флагманским моделям Qwen3, подходя для обработки документов AI, OCR, помощи UI, пространственных задач и агентных исследований.

Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — это мультимодальная модель, которая объединяет сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Её вариант Instruct оптимизирует следование инструкциям для общих мультимодальных задач. Она превосходно справляется с восприятием реальных/синтетических категорий, пространственной привязкой в 2D/3D и длинным визуальным пониманием, достигая конкурентоспособных результатов в мультимодальных бенчмарках. Для агентного использования она обрабатывает многораундовые инструкции с несколькими изображениями, выравнивание временной шкалы видео, автоматизацию GUI и визуальное кодирование от эскизов до отлаженного UI. Текстовая производительность соответствует флагманским моделям Qwen3, что подходит для AI документов, OCR, UI-помощи, пространственных задач и агентных исследований.

Qwen3-VL-235B-A22B Thinking — это мультимодальная модель, объединяющая сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Модель Thinking оптимизирована для мультимодальных рассуждений в STEM и математике. Серия подчеркивает надежное восприятие (распознавание разнообразных реальных и синтетических категорий), пространственное понимание (2D/3D привязка) и длительное визуальное восприятие, с конкурентоспособными результатами на публичных мультимодальных бенчмарках как для восприятия, так и для рассуждений. Помимо анализа, Qwen3-VL поддерживает агентное взаимодействие и использование инструментов: он может следовать сложным инструкциям в многоизображных и многооборотных диалогах; согласовывать текст с видео-таймлайнами для точных временных запросов; и управлять элементами GUI для задач автоматизации. Модели также обеспечивают визуальные рабочие процессы кодирования, превращая наброски или макеты в код и помогая с отладкой UI, сохраняя при этом высокую производительность только для текста, сравнимую с флагманскими языковыми моделями Qwen3. Это делает Qwen3-VL подходящими для производственных сценариев, охватывающих AI документов, многоязычный OCR, помощь в разработке ПО/UI, пространственные/воплощенные задачи и исследования агентов зрения и языка.

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct — это мультимодальная модель с открытыми весами, объединяющая сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Модель Instruct ориентирована на универсальные сценарии применения в области зрения и языка (VQA, разбор документов, извлечение данных из диаграмм и таблиц, многоязычный OCR). Серия подчеркивает надежное восприятие (распознавание разнообразных реальных и синтетических категорий), пространственное понимание (2D/3D-grounding) и длительное визуальное понимание, демонстрируя конкурентоспособные результаты на публичных мультимодальных бенчмарках как по восприятию, так и по рассуждению. Помимо анализа, Qwen3-VL поддерживает агентное взаимодействие и использование инструментов: модель может следовать сложным инструкциям в многоизображных и многоходовых диалогах; согласовывать текст с видеошкалой времени для точных временных запросов; а также управлять элементами GUI для задач автоматизации. Модели также обеспечивают рабочие процессы визуального кодирования — превращая эскизы или макеты в код и помогая с отладкой UI — сохраняя при этом высокую производительность при работе только с текстом, сопоставимую с флагманскими языковыми моделями Qwen3. Это делает Qwen3-VL пригодными для производственных сценариев, охватывающих AI документов, многоязычный OCR, помощь в разработке ПО/UI, пространственные/воплощенные задачи и исследования агентов на основе зрения и языка.

Qwen3-Max — это обновлённая версия, построенная на серии Qwen3, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, следовании инструкциям, многоязычной поддержке и покрытии редких знаний по сравнению с январской версией 2025. Она обеспечивает более высокую точность в задачах по математике, программированию, логике и науке, более надёжно следует сложным инструкциям на китайском и английском языках, снижает галлюцинации и выдаёт более качественные ответы для открытых вопросов, написания текстов и разговоров. Модель поддерживает более 100 языков с более сильным переводом и здравым смыслом, а также оптимизирована для генерации с дополнением извлечением (RAG) и вызова инструментов, хотя она не включает специальный режим «размышления».

Qwen3 Coder Plus — это проприетарная версия Alibaba на основе открытого исходного кода Qwen3 Coder 480B A35B. Это мощная модель-агент для программирования, специализирующаяся на автономном написании кода с помощью вызова инструментов и взаимодействия со средой, сочетающая навыки программирования с универсальными возможностями общего назначения.

Qwen3 Coder Flash — это быстрая и экономически эффективная версия проприетарной модели Qwen3 Coder Plus от Alibaba. Это мощная модель-агент для написания кода, специализирующаяся на автономном программировании с помощью вызова инструментов и взаимодействия с окружением, сочетающая владение программированием с разносторонними возможностями общего назначения.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — это чат-модель с приоритетом рассуждений в линейке Qwen3-Next, которая по умолчанию выводит структурированные «трассы мышления». Она предназначена для сложных многошаговых задач: математических доказательств, синтеза и отладки кода, логики и агентного планирования — и показывает сильные результаты в оценках знаний, рассуждений, программирования, согласованности и многоязычности. По сравнению с предыдущими вариантами Qwen3 она делает акцент на стабильности при длинных цепочках рассуждений и эффективном масштабировании во время инференса, а также настроена на следование сложным инструкциям при снижении повторяющегося или нецелевого поведения. Модель подходит для агентных фреймворков и использования инструментов (вызов функций), рабочих процессов с интенсивным поиском информации и стандартизированного бенчмаркинга, где требуются пошаговые решения. Она поддерживает длинные детализированные ответы и использует ориентированные на пропускную способность техники (например, предсказание нескольких токенов) для более быстрой генерации. Обратите внимание, что она работает только в режиме мышления.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — это инструктивно-настроенная чат-модель из серии Qwen3-Next, оптимизированная для быстрых и стабильных ответов без следов «размышлений». Она нацелена на сложные задачи, включая рассуждение, генерацию кода, знания QA и многоязычное использование, оставаясь при этом устойчивой к согласованию и форматированию. По сравнению с предыдущими инструктивными вариантами Qwen3, она фокусируется на более высокой пропускной способности и стабильности на сверхдлинных входах и многоходовых диалогах, что делает её хорошо подходящей для RAG, использования инструментов и агентных рабочих процессов, требующих последовательных финальных ответов, а не видимой цепочки рассуждений. Модель использует эффективное с точки зрения масштабирования обучение и декодирование для улучшения эффективности параметров и скорости инференса, и была проверена на широком наборе публичных бенчмарков, где она достигает или приближается к более крупным системам Qwen3 в нескольких категориях, превосходя при этом более ранние модели среднего размера. Её лучше всего использовать как универсального ассистента, помощника по коду и решателя задач с длинным контекстом в производственных средах, где предпочтительны детерминированные выводы, следующие инструкциям.

Qwen Plus 0728, созданная на основе фундаментальной модели Qwen3, представляет собой гибридную модель рассуждений с контекстом в 1 миллионов токенов, отличающуюся сбалансированным сочетанием производительности, скорости и стоимости.

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 — это 30B-параметрическая модель смеси экспертов, оптимизированная для сложных задач, требующих многошаговых рассуждений. Модель специально разработана для «режима мышления», где внутренние цепочки рассуждений отделены от итоговых ответов. По сравнению с предыдущими версиями Qwen3-30B, данная версия показывает улучшенные результаты в логических рассуждениях, математике, естественных науках, программировании и многоязычных тестах. Также она демонстрирует более сильные навыки следования инструкциям, использования инструментов и согласования с человеческими предпочтениями. Благодаря повышенной эффективности рассуждений и расширенным бюджетам вывода, модель лучше всего подходит для передовых исследований, решения сложных задач и агентных приложений, требующих структурированных длинных контекстов.

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — это модель смеси экспертов (MoE) с параметрами 30.5B, содержащая 128 экспертов (8 активны на каждом прямом проходе), предназначенная для продвинутой генерации кода, понимания на уровне репозитория и агентного использования инструментов. Построенная на архитектуре Qwen3, она поддерживает нативную длину контекста в 256K токенов (расширяемую до 1M с помощью Yarn) и показывает высокие результаты в задачах, включающих вызовы функций, использование браузера и структурированное завершение кода. Эта модель оптимизирована для следования инструкциям без «режима размышлений» и хорошо интегрируется с форматами использования инструментов, совместимыми с OpenAI.

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это языковая модель смеси экспертов с 30.5B параметрами от Qwen, с 3.3B активными параметрами на каждый вывод. Она работает в режиме без мышления и предназначена для качественного следования инструкциям, многоязычного понимания и использования агентных инструментов. Дообученная на инструкциях, она демонстрирует конкурентоспособные результаты в бенчмарках рассуждений (AIME, ZebraLogic), кодирования (MultiPL-E, LiveCodeBench) и согласованности (IFEval, WritingBench). Она превосходит свою версию без инструкций в субъективных и открытых задачах, сохраняя при этом высокую фактическую точность и производительность в кодировании.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — это высокопроизводительная открытая языковая модель архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), оптимизированная для сложных задач рассуждения. Она активирует 22B из своих 235B параметров за один прямой проход и изначально поддерживает до 262,144 токенов контекста. Этот вариант «только для размышлений» улучшает структурированные логические рассуждения, математику, естественные науки и длительную генерацию текста, демонстрируя сильные результаты в бенчмарках AIME, SuperGPQA, LiveCodeBench и MMLU-Redux. Модель принудительно использует специальный режим рассуждения (response) и предназначена для генерации большого количества токенов (до 81,920 токенов) в сложных областях. Модель дообучена на инструкциях и превосходно справляется с пошаговыми рассуждениями, использованием инструментов, агентными сценариями работы и многоязычными задачами. Этот релиз представляет собой самую производительную открытую версию в серии Qwen3-235B, превосходящую многие закрытые модели в сценариях структурированных рассуждений.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это модель генерации кода, основанная на архитектуре смеси экспертов (MoE), разработанная командой Qwen. Она оптимизирована для агентных задач кодирования, таких как вызов функций, использование инструментов и длинноконтекстное рассуждение по репозиториям. Модель имеет 480 миллиардов параметров, из которых 35 миллиардов активны во время каждого прямого прохода (8 из 160 экспертов). Цены на конечные точки Alibaba варьируются в зависимости от длины контекста. Если длина запроса превышает 128k входных токенов, применяется более высокая цена.

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — это многоязычная языковая модель, настроенная на инструкции и основанная на архитектуре смеси экспертов Qwen3-235B, с 22B активными параметрами за один прямой проход. Она оптимизирована для генерации текста общего назначения, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативную длину контекста 262K и не реализует «режим мышления» (блоки thinking). По сравнению с базовой версией, эта версия обеспечивает значительные улучшения в охвате знаний, рассуждениях на длинном контексте, бенчмарках программирования и согласованности с открытыми задачами. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках согласованности, таких как Arena-Hard и WritingBench.

Qwen3, новейшее поколение в серии больших языковых моделей Qwen, отличается как плотной, так и смешанной архитектурой экспертов (MoE), что позволяет достигать выдающихся результатов в рассуждениях, многоязычной поддержке и продвинутых агентных задачах. Его уникальная способность плавно переключаться между режимом мышления для сложных рассуждений и режимом без мышления для эффективного диалога обеспечивает универсальную высококачественную производительность. Значительно превосходя предыдущие модели, такие как QwQ и Qwen2.5, Qwen3 обеспечивает превосходные возможности в математике, программировании, здравом смысле, творческом письме и интерактивном диалоге. Вариант Qwen3-30B-A3B включает 30.5 миллиардов параметров (3.3 миллиардов активируется), 48 слоёв, 128 экспертов (8 активируется для каждой задачи) и поддерживает контексты до 131K токенов с YaRN, устанавливая новый стандарт среди моделей с открытым исходным кодом.

Qwen3-8B — это плотная причинная языковая модель с 8.2B параметрами из серии Qwen3, предназначенная как для задач, требующих интенсивных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает плавное переключение между режимом «размышления» для математики, программирования и логических выводов, и режимом «без размышлений» для обычного общения. Модель доработана для следования инструкциям, интеграции с агентами, творческого письма и многоязычного использования на 100+ языках и диалектах. Она изначально поддерживает контекстное окно в 32K токенов и может быть расширена до 131K токенов с помощью масштабирования YaRN.

Qwen3-14B — это плотная языковая модель с 14.8B параметрами из серии Qwen3, предназначенная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает плавное переключение между режимом «размышления» для задач, требующих математики, программирования и логических выводов, и режимом «без размышлений» для обычного общения. Модель доработана для следования инструкциям, использования инструментов агентами, творческого письма и многоязычных задач на 100+ языках и диалектах. Она изначально поддерживает контекст до 32K токенов и может быть расширена до 131K токенов с помощью масштабирования на основе YaRN.

Qwen3-32B — это плотная 32.8B-параметрическая каузальная языковая модель из серии Qwen3, оптимизированная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает плавное переключение между режимом «размышления» для задач математики, программирования и логического вывода, а также режимом «без размышлений» для более быстрых общих бесед. Модель демонстрирует высокую производительность в следовании инструкциям, использовании агентских инструментов, творческом написании и многоязычных задачах на более чем 100 языках и диалектах. Она изначально работает с контекстами до 32K токенов и может быть расширена до 131K токенов с помощью масштабирования на основе YaRN.

Qwen3-235B-A22B — это модель смеси экспертов (MoE) с 235B параметрами, разработанная компанией Qwen и активирующая 22B параметров за один прямой проход. Она поддерживает бесшовное переключение между режимом «мышления» для сложных рассуждений, математики и задач программирования и режимом «без мышления» для общей эффективности диалога. Модель демонстрирует высокую способность к рассуждению, многоязычную поддержку (100+ языков и диалектов), продвинутое следование инструкциям и возможности вызова агентских инструментов. Она нативно обрабатывает контекстное окно в 32K токенов и расширяется до 131K токенов с помощью масштабирования на основе YaRN.

Qwen2.5-VL умеет распознавать распространённые объекты, такие как цветы, птицы, рыбы и насекомые. Кроме того, она отлично справляется с анализом текстов, диаграмм, иконок, графики и макетов в изображениях.

Qwen-Plus, основанная на базовой модели Qwen2.5, представляет собой модель с контекстом 131K, обладающую сбалансированным сочетанием производительности, скорости и стоимости.

Qwen2.5-Coder — это последняя серия больших языковых моделей Qwen, специализированных на коде (ранее известных как CodeQwen). Qwen2.5-Coder представляет следующие улучшения по сравнению с CodeQwen1.5: Значительные улучшения в генерации кода, рассуждении о коде и исправлении кода. Более комплексная основа для реальных приложений, таких как кодовые агенты. Не только улучшение возможностей кодирования, но и сохранение сильных сторон в математике и общих компетенциях. Чтобы узнать больше о результатах оценки, посмотрите блог Qwen 2.5 Coder.

Qwen2.5 7B — новейшая серия больших языковых моделей Qwen. Qwen2.5 вносит следующие улучшения по сравнению с Qwen2: Значительно больше знаний и значительно улучшенные возможности в программировании и математике благодаря нашим специализированным экспертным моделям в этих областях. Значительные улучшения в следовании инструкциям, генерации длинных текстов (более 8K токенов), понимании структурированных данных (например, таблиц) и генерации структурированных выходных данных, особенно JSON. Повышенная устойчивость к разнообразию системных промптов, улучшающая реализацию ролевых игр и установку условий для чат-ботов. Поддержка длинного контекста до 128K токенов и возможность генерации до 8K токенов. Многоязычная поддержка более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие. Использование этой модели регулируется условиями Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENT.

Qwen2.5 72B — последняя серия больших языковых моделей Qwen. Qwen2.5 обеспечивает следующие улучшения по сравнению с Qwen2: Значительно больше знаний и улучшенные возможности в программировании и математике благодаря нашим специализированным моделям в этих областях. Значительные улучшения в следовании инструкциям, генерации длинных текстов (более 8K токенов), понимании структурированных данных (например, таблиц) и создании структурированных результатов, особенно JSON. Повышенная устойчивость к разнообразию системных промптов, улучшение реализации ролевых сценариев и условий для чат-ботов. Поддержка длинного контекста до 128K токенов и возможность генерации до 8K токенов. Многоязычная поддержка более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие. Использование этой модели регулируется условиями Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENT.