Qwen

Qwen Image 2.1 Turbo — это быстрый, менее затратный уровень серии Qwen Image 2.1 от Qwen, для генерации и редактирования изображений, где пропускная способность и цена важнее максимальной точности. См. Qwen Image 2.1 Pro для уровня более высокого качества.

Qwen Image 2.1 Pro — это модель генерации и редактирования изображений от Qwen, более качественного уровня серии Qwen Image 2.1. Выбирайте её вместо Qwen Image 2.1 Turbo, когда точность вывода важнее стоимости или скорости.

Qwen3.8 Max Prime — это вариант с более высокой пропускной способностью модели Qwen3.8 Max от команды Qwen из Alibaba, предоставляемый как отдельный SKU по более высокой цене. Он принимает текстовый, графический и видеовход и возвращает текст, с контекстным окном на 1M токенов и включённым по умолчанию механизмом рассуждений. Поддерживаются вызовы инструментов, структурированные выходные данные и настраиваемая интенсивность рассуждений, что соответствует Qwen3.8 Max.

Qwen3.8 Omni Flash — это омнимодальная модель рассуждений от Alibaba, первая модель Qwen, созданная на основе агентных возможностей с нативным пониманием аудио и видео. Она подходит для анализа и суммаризации аудио и видео, рабочих процессов монтажа и производства видео, аудио-визуального диалога, программирования, интеллектуальной работы и взаимодействия с GUI, а также особенно сильна в длительных мультимедийных задачах, сочетающих речь, звук и визуальный контекст. Она также поддерживает понимание пространственного аудио с двумя и четырьмя каналами.

Qwen3.8 Max 0902 — это обновлённый снимок Qwen3.8 Max из команды Alibaba Qwen. Это модель смеси экспертов с 2.4 триллиона параметров, которая принимает на вход текст, изображения и видео и возвращает текст, с контекстным окном в 1M токенов и включёнными по умолчанию рассуждениями. Этот снимок дообучен для задач программирования и агентной работы, включая многоэтапные программные проекты, оркестрацию множества инструментов и выполнение долгосрочных задач. Он также нацелен на рассуждения по графикам, разбор документов и мультимодальное понимание длинных документов и продолжительного видео. Поддерживаются вызов инструментов, структурированные выходные данные и настраиваемое усилие рассуждения.

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.

Qwen3.7 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.

Qwen3.5 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 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-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-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 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 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.

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.

Qwen3-14B — 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.

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.