Alibaba Cloud Modelos
Explore todos os 11 modelos de Alibaba Cloud com preços detalhados, prós e contras e recomendações para desenvolvedores.
Recomendações Rápidas
Qwen3.7-Max
FlagshipFluxos de trabalho de agentes de longo horizonte, agentes de codificação, raciocínio complexo
Quando usar: Cargas de trabalho de agente de fronteira que exigem longas execuções autônomas, tarefas complexas de codificação em várias etapas e análise de pesquisa aprofundada.
Destaques da Atualização
- ◆Contexto de 1M de tokens — elimina limites no trabalho de agente com muitos documentos
- ◆65K de saída máxima — geração massiva em uma única rodada
- ◆Otimização autônoma sustentada de kernel por 35 horas (1.158 chamadas de ferramentas)
- ◆SWE-Verified 80.4, LiveCodeBench 91.6 — rivaliza com Claude Opus 4.6
- ◆Compatível com APIs OpenAI + Anthropic — substituição direta
Prós
- Janela de contexto de 1M para trabalho de agente com muitos documentos
- 65K de saída máxima — a mais longa da família Qwen
- Compatibilidade entre harnesses (Claude Code, OpenClaw, Qwen Code)
- Execução autônoma sustentada de 35 horas
- Competitivo com Claude Opus 4.6 em benchmarks de codificação
Contras
- Proprietário — sem pesos abertos ou auto-hospedagem
- Custo mais alto que a linha Qwen 3.6
- Sem suporte para visão
- Acesso apenas via API
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Agentes que usam este modelo
3Qwen3.7-Plus
Mid-tierTarefas multimodais, implantação de agentes com boa relação custo-benefício
Quando usar: Implantações multimodais com boa relação custo-benefício que exigem compreensão de vídeo e imagem junto com texto, com requisitos de contexto longo.
Destaques da Atualização
- ◆Entrada multimodal: texto + vídeo + imagem em um único modelo
- ◆Contexto de 1M a $0,40/1M — 6x mais barato que Qwen3.7-Max
- ◆Forte capacidade de agente a custo intermediário
- ◆API compatível com OpenAI
Prós
- Contexto de 1M a preço intermediário
- Multimodal: entrada de texto, vídeo e imagem
- Bom equilíbrio entre velocidade e capacidade
- Proprietário, mas muito acessível
Contras
- Proprietário — sem auto-hospedagem
- Menos capaz que Qwen3.7-Max em raciocínio complexo
- Saída máxima de 16K
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen3-235B-A22B
FlagshipRaciocínio complexo, tarefas multilíngues
Quando usar: Melhor custo-benefício para cargas de trabalho multilíngues, raciocínio complexo e implantações de produção sensíveis a custo.
Destaques da Atualização
- ◆Arquitetura MoE: 235B parâmetros, apenas 22B ativos — classe GPT-4 por 1/10 do preço
- ◆Contexto de 131K — lida com documentos longos e bases de código
- ◆Suporte a mais de 100 idiomas — melhor da classe para tarefas não-inglesas
- ◆Open-source: pesos completos no HuggingFace para auto-hospedagem
- ◆$0,40/$1,20 por 1M tokens — 90% mais barato que GPT-4o
Prós
- MoE 235B total / 22B ativo — desempenho de ponta a baixo custo
- Janela de contexto de 131K
- Forte suporte multilíngue (100+ idiomas)
- Pesos open-source disponíveis
Contras
- Sem suporte para visão
- Saída máxima de 8K tokens
- Menos integração com ecossistema do que GPT-4
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Agentes que usam este modelo
2Qwen3-30B-A3B
Mid-tierInferência multilíngue eficiente
Quando usar: Tarefas multilíngues de alto rendimento onde a eficiência de custo é mais importante.
Destaques da Atualização
- ◆Apenas 3B parâmetros ativos — roda em GPUs de consumo
- ◆Contexto de 131K a $0,15/1M de entrada — opção mais barata para contexto longo
- ◆Código aberto para personalização total
- ◆Chamada de função forte para fluxos de agente
Prós
- MoE 30B total / 3B ativo — ultraeficiente
- Contexto de 131K
- Excelente relação custo-desempenho
- Código aberto
Contras
- Parâmetros ativos menores limitam raciocínio complexo
- Sem visão
- Saída máxima de 8K
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen3-32B
Mid-tierDesempenho equilibrado e custo
Quando usar: Quando você precisa de desempenho confiável de modelo denso para codificação e tarefas gerais.
Destaques da Atualização
- ◆Arquitetura densa 32B — sem sobrecarga de roteamento MoE
- ◆Contexto de 131K para conteúdo longo
- ◆Codificação forte: LiveCodeBench 55,3%
- ◆Código aberto com suporte completo do HuggingFace
Prós
- Denso 32B — desempenho consistente
- Contexto de 131K
- Forte capacidade de codificação
- Código aberto
Contras
- Sem visão
- Máximo de 8K de saída
- Latência maior que variantes MoE
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen3-14B
LiteTarefas gerais leves
Quando usar: Opção econômica para sumarização, tradução e perguntas e respostas simples.
Destaques da Atualização
- ◆14B denso — cabe em uma única GPU
- ◆Contexto de 131K por apenas $0,10/1M de entrada
- ◆Bom o suficiente para a maioria das tarefas diárias
- ◆Código aberto para ajuste fino
Prós
- Modelo denso compacto de 14B
- Contexto de 131K
- Custo muito baixo
- Código aberto
Contras
- Raciocínio complexo limitado
- Sem visão
- Máximo de 8K de saída
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen3-8B
LiteImplantação em borda, tarefas simples
Quando usar: Dispositivos de borda, implantação local ou processamento em lote de custo ultrabaixo.
Destaques da Atualização
- ◆8B parâmetros — roda em RTX 3060 ou equivalente
- ◆$0,05/1M de entrada — entre os mais baratos disponíveis
- ◆Contexto de 131K apesar do tamanho pequeno
- ◆Ideal para implantação local/offline
Prós
- Pequeno 8B — roda em GPUs de laptop
- Contexto de 131K
- Extremamente barato
- Código aberto
Contras
- Raciocínio básico apenas
- Sem visão
- Saída máxima de 8K
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen-VL-Plus
Mid-tierCompreensão multimodal, análise de documentos
Quando usar: Análise de documentos, legendagem de imagens, Q&A visual e pipelines RAG multimodais.
Destaques da Atualização
- ◆Multimodal nativo — processa imagens e texto juntos
- ◆Contexto de 131K lida com documentos de várias páginas
- ◆Forte OCR: compreensão de gráficos, tabelas e diagramas
- ◆VQA multilíngue em mais de 100 idiomas
Prós
- Modelo nativo de visão-linguagem
- Contexto de 131K com imagens
- Forte OCR de documentos e compreensão de gráficos
- VQA multilíngue
Contras
- Sem ajuste fino
- Máximo de 8K de saída
- Custo mais alto que Qwen3 apenas texto
Desempenho
Multimodal
Benchmarks
Qwen-RobotManip
FlagshipManipulação robótica, controle de mão hábil
Quando usar: Para tarefas de manipulação robótica: preensão, montagem e controle de mão hábil em ambientes de pesquisa e industriais.
Destaques da Atualização
- ◆Primeiro modelo VLA de manipulação Qwen-Robot
- ◆Mais de 38.100 horas de dados de treinamento de código aberto
- ◆Espaço de estado-ação unificado entre tipos de robôs
- ◆Controle incremental de pose do efetuador final no quadro da câmera
- ◆Parte do conjunto completo Qwen-Robot Suite (Manip + Nav + World)
Prós
- Modelo VLA para manipulação robótica precisa
- Mais de 38.100 horas de treinamento com dados de código aberto
- Suporte a múltiplos tipos de robôs via espaço de ação unificado
- Código aberto sob Apache 2.0
Contras
- Especializado em robótica — não é um LLM geral
- Requer hardware de robô ou simulador para implantação
- Sem capacidades de geração de texto
- Muito novo — adoção limitada pela comunidade
Desempenho
Multimodal
Qwen-RobotWorld
FlagshipPrevisão do mundo físico, planejamento de robôs
Quando usar: Para planejamento de robôs e simulação de mundo: prever resultados de ações em cenários de manipulação, direção e navegação.
Destaques da Atualização
- ◆Modelo de mundo: prevê futuros fisicamente plausíveis
- ◆Multi-cena: funciona em manipulação, direção e navegação
- ◆Interface de ação em linguagem natural
- ◆Código aberto: pesos completos para pesquisa e implantação
- ◆Parte do Qwen-Robot Suite completo (Manip + Nav + World)
Prós
- Modelo de mundo para prever futuros fisicamente plausíveis
- Multi-cena: manipulação, direção e navegação
- Interface de ação em linguagem natural para controle intuitivo
- Código aberto sob Apache 2.0
Contras
- Especializado apenas para simulação de mundo
- Sem geração de texto ou controle de robô
- Requer integração com Manip/Nav para pilha completa
- Muito novo — benchmarks limitados disponíveis
Desempenho
Multimodal
Comparação Lado a Lado
| Modelo | Nível | Entrada | Saída | 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 |