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Alibaba Cloud Modelos
Explora todos los 11 modelos de Alibaba Cloud con precios detallados, ventajas y desventajas, y recomendaciones para desarrolladores.
11
Modelos
$0.0000
Entrada Más Baja
1M
Contexto Máximo
3
Niveles de Calidad
Recomendaciones Rápidas
Mejor Relación Calidad-Precio: Qwen-RobotWorld ($0.0000/1M)
Mejor Calidad: Qwen3.7-Max
Qwen3.7-Max
FlagshipFlujos de trabajo de agentes a largo plazo, agentes de codificación, razonamiento complejo
Cuándo usar: Cargas de trabajo de agentes de frontera que requieren largas ejecuciones autónomas, tareas de codificación complejas de múltiples pasos y análisis de investigación profunda.
Mejoras clave
- ◆Contexto de 1M de tokens — elimina los límites en el trabajo de agente con documentos pesados
- ◆Salida máxima de 65K — generación masiva en un solo turno
- ◆Optimización autónoma del núcleo de 35 horas (1,158 llamadas a herramientas)
- ◆SWE-Verified 80.4, LiveCodeBench 91.6 — rivaliza con Claude Opus 4.6
- ◆Compatible con las API de OpenAI + Anthropic — reemplazo directo
Precio de Entrada
$2.50
per 1M tokens
Precio de Salida
$7.50
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.250
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 1M
Salida Máxima: 65,536 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2026-05
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSON
Ventajas
- Ventana de contexto de 1M para trabajo de agente con documentos pesados
- Salida máxima de 65K — la más larga de la familia Qwen
- Compatibilidad multi-arness (Claude Code, OpenClaw, Qwen Code)
- Ejecución autónoma de 35 horas
- Competitivo con Claude Opus 4.6 en benchmarks de codificación
Desventajas
- Propietario — sin pesos abiertos ni autoalojamiento
- Costo más alto que la línea Qwen 3.6
- Sin soporte de visión
- Acceso solo por API
Rendimiento
Velocidad de salida~55 tok/s
Límite de tasa2,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU-Pro
89.6%
LiveCodeBench
91.6%
SWE-Verified
80.4%
GPQA Diamond
92.4%
Agentes que usan este modelo
3Qwen3.7-Plus
Mid-tierTareas multimodales, implementación rentable de agentes
Cuándo usar: Implementaciones multimodales rentables que necesitan comprensión de video e imagen junto con texto, con requisitos de contexto largo.
Mejoras clave
- ◆Entrada multimodal: texto + video + imagen en un solo modelo
- ◆Contexto de 1M a $0.40/1M — 6 veces más barato que Qwen3.7-Max
- ◆Fuerte capacidad de agente a costo de gama media
- ◆API compatible con OpenAI
Precio de Entrada
$0.400
per 1M tokens
Precio de Salida
$1.60
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.100
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 1M
Salida Máxima: 16,384 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2026-05
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Contexto de 1M a precio de gama media
- Multimodal: entrada de texto, video e imagen
- Fuerte equilibrio velocidad-capacidad
- Propietario pero muy asequible
Desventajas
- Propietario — sin autoalojamiento
- Menos capaz que Qwen3.7-Max en razonamiento complejo
- Salida máxima de 16K
Rendimiento
Velocidad de salida~80 tok/s
Límite de tasa5,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU-Pro
84.2%
LiveCodeBench
78.5%
MMMU
72.1%
Qwen3-235B-A22B
FlagshipRazonamiento complejo, tareas multilingües
Cuándo usar: Mejor valor insignia para cargas de trabajo multilingües, razonamiento complejo y despliegues de producción sensibles al costo.
Mejoras clave
- ◆Arquitectura MoE: 235B parámetros, solo 22B activos — clase GPT-4 a 1/10 del precio
- ◆Contexto 131K — maneja documentos largos y bases de código
- ◆Soporte de 100+ idiomas — mejor de su clase para tareas no inglesas
- ◆Código abierto: pesos completos en HuggingFace para autoalojamiento
- ◆$0.40/$1.20 por 1M tokens — subcotiza a GPT-4o en un 90%
Precio de Entrada
$0.400
per 1M tokens
Precio de Salida
$1.20
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.100
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- MoE 235B total / 22B activo — rendimiento insignia a bajo costo
- Ventana de contexto de 131K
- Multilingüe potente (100+ idiomas)
- Pesos de código abierto disponibles
Desventajas
- Sin soporte de visión
- Salida máxima de 8K tokens
- Menos integración de ecosistema que GPT-4
Rendimiento
Velocidad de salida~70 tok/s
Límite de tasa5,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU
86.8%
LiveCodeBench
63.7%
IFEval
86.2%
Agentes que usan este modelo
2Qwen3-30B-A3B
Mid-tierInferencia multilingüe eficiente
Cuándo usar: Tareas multilingües de alto rendimiento donde la eficiencia de costos es lo más importante.
Mejoras clave
- ◆Solo 3B parámetros activos — funciona en GPU de consumo
- ◆Contexto 131K a $0.15/1M de entrada — opción más barata para contexto largo
- ◆Código abierto para personalización total
- ◆Fuerte llamada a funciones para flujos de trabajo de agentes
Precio de Entrada
$0.150
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.600
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.040
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- MoE 30B total / 3B activo — ultraeficiente
- Contexto 131K
- Excelente relación costo-rendimiento
- Código abierto
Desventajas
- Parámetros activos más pequeños limitan el razonamiento complejo
- Sin visión
- Salida máxima de 8K
Rendimiento
Velocidad de salida~120 tok/s
Límite de tasa10,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU
78.5%
LiveCodeBench
48.2%
Qwen3-32B
Mid-tierRendimiento y costo equilibrados
Cuándo usar: Cuando necesitas un rendimiento confiable de modelo denso para codificación y tareas generales.
Mejoras clave
- ◆Arquitectura Densa 32B — sin sobrecarga de enrutamiento MoE
- ◆Contexto 131K para contenido extenso
- ◆Codificación sólida: LiveCodeBench 55,3%
- ◆Open-source con soporte completo de HuggingFace
Precio de Entrada
$0.200
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.600
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.050
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Denso 32B — rendimiento consistente
- Contexto 131K
- Fuerte capacidad de codificación
- Open-source
Desventajas
- Sin visión
- Salida máxima de 8K
- Latencia más alta que las variantes MoE
Rendimiento
Velocidad de salida~65 tok/s
Límite de tasa5,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU
83.2%
LiveCodeBench
55.3%
Qwen3-14B
LiteTareas generales ligeras
Cuándo usar: Opción económica para resumen, traducción y preguntas y respuestas simples.
Mejoras clave
- ◆14B denso — cabe en una sola GPU
- ◆Contexto de 131K por solo $0.10/1M de entrada
- ◆Suficientemente bueno para la mayoría de las tareas diarias
- ◆Código abierto para ajuste fino
Precio de Entrada
$0.100
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.300
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.030
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Modelo denso compacto de 14B
- Contexto de 131K
- Costo muy bajo
- Código abierto
Desventajas
- Razonamiento complejo limitado
- Sin visión
- Salida máxima de 8K
Rendimiento
Velocidad de salida~90 tok/s
Límite de tasa10,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU
77.1%
LiveCodeBench
42.8%
Qwen3-8B
LiteImplementación en el borde, tareas simples
Cuándo usar: Dispositivos en el borde, implementación local o procesamiento por lotes de costo ultrabajo.
Mejoras clave
- ◆Parámetros 8B — funciona en RTX 3060 o equivalente
- ◆$0.05/1M de entrada — entre los más baratos disponibles
- ◆Contexto 131K a pesar del tamaño pequeño
- ◆Ideal para implementación local/fuera de línea
Precio de Entrada
$0.050
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.150
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.010
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Pequeño 8B — funciona en GPU de portátil
- Contexto 131K
- Extremadamente barato
- Código abierto
Desventajas
- Razonamiento básico solamente
- Sin visión
- Salida máxima de 8K
Rendimiento
Velocidad de salida~150 tok/s
Límite de tasa20,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMLU
71.5%
LiveCodeBench
33.1%
Qwen-VL-Plus
Mid-tierComprensión multimodal, análisis de documentos
Cuándo usar: Análisis de documentos, subtitulado de imágenes, preguntas y respuestas visuales y pipelines RAG multimodales.
Mejoras clave
- ◆Multimodal nativo — procesa imágenes y texto juntos
- ◆Contexto 131K para documentos de varias páginas
- ◆OCR potente: comprensión de gráficos, tablas y diagramas
- ◆VQA multilingüe en más de 100 idiomas
Precio de Entrada
$0.200
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.800
per 1M tokens
Entrada en Caché
$0.050
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 131K
Salida Máxima: 8,192 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2025-04
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Modelo nativo visión-lenguaje
- Contexto 131K con imágenes
- Fuerte OCR y comprensión de gráficos
- VQA multilingüe
Desventajas
- Sin ajuste fino
- Salida máxima de 8K
- Costo más alto que Qwen3 solo texto
Rendimiento
Velocidad de salida~55 tok/s
Límite de tasa3,000 RPM
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Benchmarks
MMMU
68.2%
MathVista
62.5%
Qwen-RobotManip
FlagshipManipulación robótica, control de mano diestra
Cuándo usar: Para tareas de manipulación robótica: agarre, ensamblaje y control de mano diestra en entornos de investigación e industriales.
Mejoras clave
- ◆Primer modelo de manipulación VLA Qwen-Robot
- ◆Más de 38 100 horas de datos de entrenamiento de código abierto
- ◆Espacio de estado-acción unificado entre tipos de robot
- ◆Control de pose incremental del efector final en el marco de la cámara
- ◆Parte del conjunto completo Qwen-Robot Suite (Manip + Nav + World)
Precio de Entrada
$0.0000
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.0000
per 1M tokens
Entrada en Caché
—
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 0
Salida Máxima: 0 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2026-06
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Modelo VLA para manipulación robótica precisa
- Más de 38 100 horas de entrenamiento con datos de código abierto
- Soporte multi-tipo de robot mediante espacio de acción unificado
- Código abierto bajo licencia Apache 2.0
Desventajas
- Especializado en robótica — no es un LLM general
- Requiere hardware robótico o un simulador para su implementación
- Sin capacidades de generación de texto
- Muy nuevo — adopción comunitaria limitada
Rendimiento
Velocidad de salida—
Límite de tasa—
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Qwen-RobotWorld
FlagshipPredicción del mundo físico, planificación robótica
Cuándo usar: Para planificación robótica y simulación del mundo: predecir resultados de acciones en escenarios de manipulación, conducción y navegación.
Mejoras clave
- ◆Modelo del mundo: predice futuros físicamente plausibles
- ◆Trans-escena: funciona en manipulación, conducción, navegación
- ◆Interfaz de acción en lenguaje natural
- ◆Código abierto: pesos completos para investigación e implementación
- ◆Parte del conjunto completo Qwen-Robot (Manip + Nav + World)
Precio de Entrada
$0.0000
per 1M tokens
Precio de Salida
$0.0000
per 1M tokens
Entrada en Caché
—
per 1M tokens
Entrada por Lote
—
per 1M tokens
Ventana de Contexto: 0
Salida Máxima: 0 tokens
Fecha de Corte de Conocimiento: 2026-06
VisiónLlamada a FunciónAjuste FinoModo JSONNivel Gratuito
Ventajas
- Modelo del mundo para predecir futuros físicamente plausibles
- Trans-escena: manipulación, conducción y navegación
- Interfaz de acción en lenguaje natural para control intuitivo
- Código abierto bajo Apache 2.0
Desventajas
- Especializado solo para simulación del mundo
- Sin generación de texto ni control robótico
- Requiere integración con Manip/Nav para pila completa
- Muy nuevo — benchmarks limitados disponibles
Rendimiento
Velocidad de salida—
Límite de tasa—
Multimodal
Entrada de imagenSalida de imagenEntrada de audioSalida de audio
Comparación Lado a Lado
| Modelo | Nivel | Entrada | Salida | Contexto |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7-Max | Flagship | $2.50 | $7.50 | 1M |
| Qwen3.7-Plus | Mid-tier | $0.400 | $1.60 | 1M |
| Qwen3-235B-A22B | Flagship | $0.400 | $1.20 | 131K |
| Qwen3-30B-A3B | Mid-tier | $0.150 | $0.600 | 131K |
| Qwen3-32B | Mid-tier | $0.200 | $0.600 | 131K |
| Qwen3-14B | Lite | $0.100 | $0.300 | 131K |
| Qwen3-8B | Lite | $0.050 | $0.150 | 131K |
| Qwen-VL-Plus | Mid-tier | $0.200 | $0.800 | 131K |
| Qwen-RobotManip | Flagship | $0.0000 | $0.0000 | 0 |
| Qwen-RobotNav | Flagship | $0.0000 | $0.0000 | 0 |
| Qwen-RobotWorld | Flagship | $0.0000 | $0.0000 | 0 |