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AQwen3 VL 32B InstructOPEN

Qwen3 VL 32B Instruct (Alibaba): tarification API en direct, fenêtre de contexte et les meilleures alternatives open-source, suivies quotidiennement par OpenSourceAI.tech.

Fenêtre de contexte
131K
tokens
Prix d'entrée
$0.1
par M tokens
Prix de sortie
$0.42
par M tokens
Fournisseur
Alibaba

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les comparaisons de modèles → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Qwen3 VL 32B Instruct, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.

Intelligence index11.1
Math index68.3
GPQA67.1%
MMLU-Pro79.1%
Humanity's Last Exam6.3%
Long Context Reasoning31.3%
LiveCodeBench51.4%
SciCode30.1%
AIME 202568.3%
IFBench39.2%
τ²-Bench29.2%
Terminal-Bench Hard8.3%
💰 Blended price$1.225 / 1M tokens
📈 Value9.1 intelligence points per $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle d'IA à poids ouvert d'Alibaba. Vous pouvez le télécharger et l'héberger vous-même gratuitement ; les prix ci-dessous sont les prix de liste des API hébergées, suivis à l'heure, pour lorsque vous préférez la commodité à l'auto-hébergement.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Qwen3 VL 32B Instruct ?

Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle de langage IA de Alibaba. Il est à poids ouverts : vous pouvez le télécharger et l'exécuter sur votre propre matériel, gratuitement. Il obtient un score de 11.1 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Qwen3 VL 32B Instruct est-il gratuit ?

Les poids sont gratuits et ouverts — vous pouvez auto-héberger Qwen3 VL 32B Instruct et ne rien payer par jeton. Si vous préférez une API hébergée, les prix sont de 0,1 $ par million de jetons d'entrée et de 0,42 $ par million de jetons de sortie.

À quoi sert Qwen3 VL 32B Instruct ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

Puis-je auto-héberger Qwen3 VL 32B Instruct ?

Oui. Qwen3 VL 32B Instruct a des poids ouverts, vous pouvez donc le télécharger et l'exécuter sur votre propre GPU ou serveur avec des outils comme Ollama, vLLM ou llama.cpp — sans coût par jeton.

Alternatives open-source

Selon votre charge de travail, un modèle à poids ouverts que vous pouvez auto-héberger peut réduire considérablement les coûts ou supprimer complètement la tarification par token. Nos pages de comparaison mettent ce modèle côte à côte avec les meilleurs concurrents open-source.

Qwen3.6 PlusAlibabaQwen3.7 PlusAlibabaQwen3.7 MaxAlibabaQwen3.5-FlashAlibabaQwen3.6 35B A3BAlibabaQwen3 235B A22B Instruct 2507Alibaba