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Alibaba Cloud Modèles
Explorez les 11 modèles de Alibaba Cloud avec des prix détaillés, avantages et inconvénients, et recommandations pour développeurs.
11
Modèles
$0.0000
Entrée la moins chère
1M
Contexte max
3
Niveaux de qualité
Recommandations rapides
Meilleur rapport qualité-prix: Qwen-RobotWorld ($0.0000/1M)
Meilleure qualité: Qwen3.7-Max
Qwen3.7-Max
FlagshipFlux de travail d'agents à long terme, agents de codage, raisonnement complexe
Quand l'utiliser: Charges de travail d'agents de pointe nécessitant de longues exécutions autonomes, des tâches de codage complexes en plusieurs étapes et une analyse de recherche approfondie.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Contexte de 1M de tokens — supprime les limites sur le travail d'agent avec documents lourds
- ◆Sortie maximale de 65K — génération massive en un seul tour
- ◆Optimisation autonome du noyau de 35 heures (1 158 appels d'outils)
- ◆SWE-Verified 80.4, LiveCodeBench 91.6 — rivalise avec Claude Opus 4.6
- ◆Compatible avec les API OpenAI + Anthropic — remplacement direct
Prix d'entrée
$2.50
per 1M tokens
Prix de sortie
$7.50
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.250
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 1M
Sortie max: 65,536 tokens
Date de coupure des connaissances: 2026-05
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSON
Avantages
- Fenêtre de contexte de 1M pour le travail d'agent avec documents lourds
- Sortie maximale de 65K — la plus longue de la famille Qwen
- Compatibilité multi-harnais (Claude Code, OpenClaw, Qwen Code)
- Exécution autonome de 35 heures
- Compétitif avec Claude Opus 4.6 sur les benchmarks de codage
Inconvénients
- Propriétaire — pas de poids ouverts ni d'auto-hébergement
- Coût plus élevé que la gamme Qwen 3.6
- Pas de support visuel
- Accès uniquement par API
Performance
Vitesse de sortie~55 tok/s
Limite de débit2,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU-Pro
89.6%
LiveCodeBench
91.6%
SWE-Verified
80.4%
GPQA Diamond
92.4%
Agents utilisant ce modèle
3Qwen3.7-Plus
Mid-tierTâches multimodales, déploiement d'agents rentable
Quand l'utiliser: Déploiements multimodaux rentables nécessitant la compréhension de vidéos et d'images en plus du texte, avec des exigences de contexte long.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Entrée multimodale : texte + vidéo + image dans un seul modèle
- ◆Contexte de 1M à 0,40 $/1M — 6 fois moins cher que Qwen3.7-Max
- ◆Capacité d'agent solide à un coût intermédiaire
- ◆API compatible OpenAI
Prix d'entrée
$0.400
per 1M tokens
Prix de sortie
$1.60
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.100
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 1M
Sortie max: 16,384 tokens
Date de coupure des connaissances: 2026-05
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Contexte de 1M à un prix intermédiaire
- Multimodal : entrée texte, vidéo et image
- Bon équilibre vitesse-capacité
- Propriétaire mais très abordable
Inconvénients
- Propriétaire — pas d'auto-hébergement
- Moins performant que Qwen3.7-Max pour le raisonnement complexe
- Sortie max de 16K
Performance
Vitesse de sortie~80 tok/s
Limite de débit5,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU-Pro
84.2%
LiveCodeBench
78.5%
MMMU
72.1%
Qwen3-235B-A22B
FlagshipRaisonnement complexe, tâches multilingues
Quand l'utiliser: Meilleur rapport qualité-prix pour les charges de travail multilingues, le raisonnement complexe et les déploiements de production sensibles aux coûts.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Architecture MoE : 235B paramètres, seulement 22B actifs — classe GPT-4 à 1/10 du prix
- ◆Contexte 131K — gère les longs documents et les bases de code
- ◆Support de 100+ langues — meilleur de sa catégorie pour les tâches non anglaises
- ◆Open-source : poids complets sur HuggingFace pour auto-hébergement
- ◆0,40 $ / 1,20 $ par million de tokens — sous-cote GPT-4o de 90 %
Prix d'entrée
$0.400
per 1M tokens
Prix de sortie
$1.20
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.100
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- MoE 235B total / 22B actif — performances de pointe à faible coût
- Fenêtre de contexte de 131K
- Multilingue puissant (100+ langues)
- Poids open-source disponibles
Inconvénients
- Pas de support visuel
- Sortie max de 8K tokens
- Moins d'intégration écosystème que GPT-4
Performance
Vitesse de sortie~70 tok/s
Limite de débit5,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU
86.8%
LiveCodeBench
63.7%
IFEval
86.2%
Agents utilisant ce modèle
2Qwen3-30B-A3B
Mid-tierInférence multilingue efficace
Quand l'utiliser: Tâches multilingues à haut débit où le rapport coût-efficacité est primordial.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Seulement 3B paramètres actifs — fonctionne sur GPU grand public
- ◆Contexte 131K à 0,15 $/1M d'entrée — option la moins chère pour longs contextes
- ◆Open-source pour une personnalisation complète
- ◆Forte capacité d'appel de fonctions pour workflows d'agents
Prix d'entrée
$0.150
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.600
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.040
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- MoE 30B total / 3B actif — ultra-efficace
- Contexte 131K
- Excellent rapport qualité-prix
- Open-source
Inconvénients
- Paramètres actifs plus petits limitent le raisonnement complexe
- Pas de vision
- Sortie max 8K
Performance
Vitesse de sortie~120 tok/s
Limite de débit10,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU
78.5%
LiveCodeBench
48.2%
Qwen3-32B
Mid-tierPerformance et coût équilibrés
Quand l'utiliser: Quand vous avez besoin de performances fiables d'un modèle dense pour le codage et les tâches générales.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Architecture Dense 32B — pas de surcharge de routage MoE
- ◆Contexte 131K pour le contenu long
- ◆Codage solide : LiveCodeBench 55,3%
- ◆Open-source avec support complet HuggingFace
Prix d'entrée
$0.200
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.600
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.050
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Dense 32B — performances constantes
- Contexte 131K
- Forte capacité de codage
- Open-source
Inconvénients
- Pas de vision
- Sortie max 8K
- Latence plus élevée que les variantes MoE
Performance
Vitesse de sortie~65 tok/s
Limite de débit5,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU
83.2%
LiveCodeBench
55.3%
Qwen3-14B
LiteTâches générales légères
Quand l'utiliser: Option économique pour la synthèse, la traduction et les questions-réponses simples.
Points clés de la mise à niveau
- ◆14B dense — tient sur un seul GPU
- ◆Contexte de 131K à seulement 0,10 $/1M d'entrée
- ◆Assez bon pour la plupart des tâches quotidiennes
- ◆Open-source pour le fine-tuning
Prix d'entrée
$0.100
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.300
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.030
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Modèle dense compact de 14B
- Contexte de 131K
- Coût très bas
- Open-source
Inconvénients
- Raisonnement complexe limité
- Pas de vision
- Sortie max de 8K
Performance
Vitesse de sortie~90 tok/s
Limite de débit10,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU
77.1%
LiveCodeBench
42.8%
Qwen3-8B
LiteDéploiement en périphérie, tâches simples
Quand l'utiliser: Appareils en périphérie, déploiement local ou traitement par lots à très faible coût.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Paramètres 8B — fonctionne sur RTX 3060 ou équivalent
- ◆0,05 $/1M d'entrée — parmi les moins chers disponibles
- ◆Contexte 131K malgré la petite taille
- ◆Idéal pour le déploiement local/hors ligne
Prix d'entrée
$0.050
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.150
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.010
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Petit 8B — fonctionne sur GPU d'ordinateur portable
- Contexte 131K
- Extrêmement bon marché
- Open-source
Inconvénients
- Raisonnement basique uniquement
- Pas de vision
- Sortie max 8K
Performance
Vitesse de sortie~150 tok/s
Limite de débit20,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMLU
71.5%
LiveCodeBench
33.1%
Qwen-VL-Plus
Mid-tierCompréhension multimodale, analyse de documents
Quand l'utiliser: Analyse de documents, légendes d'images, Q&A visuel et pipelines RAG multimodaux.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Multimodal natif — traite images et texte ensemble
- ◆Contexte 131K pour documents multi-pages
- ◆OCR puissant : compréhension de graphiques, tableaux et diagrammes
- ◆VQA multilingue dans plus de 100 langues
Prix d'entrée
$0.200
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.800
per 1M tokens
Entrée en cache
$0.050
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 131K
Sortie max: 8,192 tokens
Date de coupure des connaissances: 2025-04
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Modèle natif vision-langage
- Contexte 131K avec images
- Forte OCR et compréhension de graphiques
- VQA multilingue
Inconvénients
- Pas de fine-tuning
- Sortie max 8K
- Coût plus élevé que Qwen3 text-only
Performance
Vitesse de sortie~55 tok/s
Limite de débit3,000 RPM
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Benchmarks
MMMU
68.2%
MathVista
62.5%
Qwen-RobotManip
FlagshipManipulation robotique, contrôle de main dextre
Quand l'utiliser: Pour les tâches de manipulation robotique : préhension, assemblage et contrôle de main dextre dans des contextes de recherche et industriels.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Premier modèle de manipulation VLA Qwen-Robot
- ◆Plus de 38 100 heures de données d'entraînement open-source
- ◆Espace d'état-action unifié entre les types de robots
- ◆Contrôle de pose incrémentiel de l'effecteur final dans le repère caméra
- ◆Fait partie de la suite complète Qwen-Robot (Manip + Nav + World)
Prix d'entrée
$0.0000
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.0000
per 1M tokens
Entrée en cache
—
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 0
Sortie max: 0 tokens
Date de coupure des connaissances: 2026-06
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Modèle VLA pour une manipulation robotique précise
- Plus de 38 100 heures d'entraînement à partir de données open-source
- Support multi-types de robots via un espace d'action unifié
- Open-source sous licence Apache 2.0
Inconvénients
- Spécialisé pour la robotique — pas un LLM général
- Nécessite du matériel robotique ou un simulateur pour le déploiement
- Pas de capacités de génération de texte
- Très récent — adoption communautaire limitée
Performance
Vitesse de sortie—
Limite de débit—
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Qwen-RobotWorld
FlagshipPrédiction du monde physique, planification robotique
Quand l'utiliser: Pour la planification robotique et la simulation du monde : prédire les résultats des actions dans des scénarios de manipulation, conduite et navigation.
Points clés de la mise à niveau
- ◆Modèle du monde : prédit des futurs physiquement plausibles
- ◆Trans-scène : fonctionne en manipulation, conduite, navigation
- ◆Interface d'action en langage naturel
- ◆Open-source : poids complets pour la recherche et le déploiement
- ◆Partie de la suite complète Qwen-Robot (Manip + Nav + World)
Prix d'entrée
$0.0000
per 1M tokens
Prix de sortie
$0.0000
per 1M tokens
Entrée en cache
—
per 1M tokens
Entrée batch
—
per 1M tokens
Fenêtre de contexte: 0
Sortie max: 0 tokens
Date de coupure des connaissances: 2026-06
VisionAppel de fonctionAjustement finMode JSONNiveau gratuit
Avantages
- Modèle du monde pour prédire des futurs physiquement plausibles
- Trans-scène : manipulation, conduite et navigation
- Interface d'action en langage naturel pour un contrôle intuitif
- Open-source sous licence Apache 2.0
Inconvénients
- Spécialisé uniquement pour la simulation du monde
- Pas de génération de texte ni de contrôle robotique
- Nécessite une intégration avec Manip/Nav pour une pile complète
- Très récent — peu de benchmarks disponibles
Performance
Vitesse de sortie—
Limite de débit—
Multimodal
Entrée imageSortie imageEntrée audioSortie audio
Comparaison côte à côte
| Modèle | Niveau | Entrée | Sortie | Contexte |
|---|---|---|---|---|
| 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 |