A
Qwen3 VL 32B InstructOPEN
Qwen3 VL 32B Instruct (Alibaba): prezzi API live, finestra di contesto e le migliori alternative open-source, monitorate quotidianamente da OpenSourceAI.tech.
I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Qwen3 VL 32B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
Informazioni su questo modello
Qwen3 VL 32B Instruct è un modello AI a peso aperto di Alibaba. Puoi scaricarlo e ospitarlo autonomamente gratuitamente; i prezzi qui sotto sono i prezzi di lista delle API ospitate, monitorati ogni ora, per quando preferisci la comodità all'auto-ospitazione.
Domande frequenti
Cos'è Qwen3 VL 32B Instruct?
Qwen3 VL 32B Instruct è un modello di linguaggio AI di Alibaba. È a peso aperto: puoi scaricarlo ed eseguirlo sul tuo hardware, gratuitamente. Ottiene 11.1 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Qwen3 VL 32B Instruct è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi ospitare Qwen3 VL 32B Instruct autonomamente e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi di listino sono $0.1 per milione di token in input e $0.42 per milione di token in output.
A cosa serve Qwen3 VL 32B Instruct?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.
Posso ospitare Qwen3 VL 32B Instruct in modo autonomo?
Sì. Qwen3 VL 32B Instruct ha pesi aperti, quindi puoi scaricarlo e eseguirlo sulla tua GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.
Alternative open-source
A seconda del tuo carico di lavoro, un modello a peso aperto che puoi ospitare autonomamente potrebbe ridurre drasticamente i costi o rimuovere completamente la tariffazione per token. Le nostre pagine di confronto mettono questo modello a confronto con i più forti contendenti open-source.