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Qwen3 VL 32B InstructOPEN
Qwen3 VL 32B Instruct (Alibaba): precios de API en vivo, ventana de contexto y las mejores alternativas de código abierto, rastreadas diariamente por OpenSourceAI.tech.
Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Qwen3 VL 32B Instruct, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.
Acerca de este modelo
Qwen3 VL 32B Instruct es un modelo de IA de peso abierto de Alibaba. Puedes descargarlo y alojarlo tú mismo de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojadas, rastreados por hora, para cuando prefieras la comodidad sobre el autoalojamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Qwen3 VL 32B Instruct?
Qwen3 VL 32B Instruct es un modelo de lenguaje de IA de Alibaba. Es de pesos abiertos: puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 11.1 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Qwen3 VL 32B Instruct gratis?
Los pesos son gratuitos y abiertos — puedes autoalojar Qwen3 VL 32B Instruct y no pagar nada por token. Si prefieres una API alojada, los precios son $0.1 por millón de tokens de entrada y $0.42 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno Qwen3 VL 32B Instruct?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 67.1%, MMLU-Pro 79.1%, Humanity's Last Exam 6.3%, Long Context Reasoning 31.3%, LiveCodeBench 51.4%, SciCode 30.1%, AIME 2025 68.3%, IFBench 39.2%, τ²-Bench 29.2%, Terminal-Bench Hard 8.3%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.
¿Puedo autoalojar Qwen3 VL 32B Instruct?
Sí. Qwen3 VL 32B Instruct tiene pesos abiertos, por lo que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.
Alternativas de código abierto
Dependiendo de tu carga de trabajo, un modelo de peso abierto que puedes alojar tú mismo puede reducir costos drásticamente o eliminar por completo la fijación de precios por token. Nuestras páginas de comparación ponen este modelo lado a lado con los competidores de código abierto más fuertes.