Alibaba Cloud Модели
Изучите все 11 моделей от Alibaba Cloud с подробными ценами, плюсами и минусами, а также рекомендациями для разработчиков.
Быстрые рекомендации
Qwen3.7-Max
FlagshipДолгосрочные агентные рабочие процессы, агенты кодирования, сложные рассуждения
Когда использовать: Передовые агентные рабочие нагрузки, требующие длительных автономных запусков, сложных многошаговых задач кодирования и глубокого исследовательского анализа.
Ключевые улучшения
- ◆Контекст 1M токенов — снимает ограничения на работу с документами агентов
- ◆Максимальный вывод 65K — массивная одношаговая генерация
- ◆Автономная оптимизация ядра в течение 35 часов (1158 вызовов инструментов)
- ◆SWE-Verified 80.4, LiveCodeBench 91.6 — соперничает с Claude Opus 4.6
- ◆Совместимость с API OpenAI + Anthropic — замена без изменений
Плюсы
- Окно контекста 1M для работы с документами агентов
- Максимальный вывод 65K — самый длинный в семействе Qwen
- Совместимость с несколькими платформами (Claude Code, OpenClaw, Qwen Code)
- Автономное выполнение в течение 35 часов
- Конкурентоспособен с Claude Opus 4.6 по бенчмаркам кодирования
Минусы
- Проприетарный — нет открытых весов или самостоятельного хостинга
- Более высокая стоимость, чем у линейки Qwen 3.6
- Отсутствие поддержки зрения
- Доступ только через API
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Агенты, использующие эту модель
3Qwen3.7-Plus
Mid-tierМультимодальные задачи, экономичное развертывание агентов
Когда использовать: Экономичные мультимодальные развертывания, требующие понимания видео и изображений вместе с текстом, с длинными контекстными требованиями.
Ключевые улучшения
- ◆Мультимодальный ввод: текст + видео + изображение в одной модели
- ◆1M контекст за $0.40/1M — в 6 раз дешевле, чем Qwen3.7-Max
- ◆Сильная способность агента по средней цене
- ◆API, совместимый с OpenAI
Плюсы
- 1M контекст по средней цене
- Мультимодальность: ввод текста, видео и изображений
- Сильный баланс скорости и возможностей
- Проприетарный, но очень доступный
Минусы
- Проприетарный — нет самостоятельного хостинга
- Менее способен, чем Qwen3.7-Max в сложных рассуждениях
- Максимальный вывод 16K
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen3-235B-A22B
FlagshipСложные рассуждения, многоязычные задачи
Когда использовать: Лучший флагман по соотношению цена/качество для многоязычных рабочих нагрузок, сложных рассуждений и чувствительных к стоимости производственных развертываний.
Ключевые улучшения
- ◆Архитектура MoE: 235B параметров, только 22B активных — класс GPT-4 по 1/10 цены
- ◆Контекст 131K — обрабатывает длинные документы и кодовые базы
- ◆Поддержка 100+ языков — лучший в своем классе для неанглийских задач
- ◆Открытый исходный код: полные веса на HuggingFace для самостоятельного хостинга
- ◆$0.40/$1.20 за 1M токенов — на 90% дешевле GPT-4o
Плюсы
- MoE 235B всего / 22B активных — флагманская производительность по низкой цене
- Окно контекста 131K
- Сильная многоязычность (100+ языков)
- Доступны веса с открытым исходным кодом
Минусы
- Нет поддержки зрения
- Максимальный вывод 8K токенов
- Меньшая интеграция в экосистему, чем у GPT-4
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Агенты, использующие эту модель
2Qwen3-30B-A3B
Mid-tierЭффективный многоязычный вывод
Когда использовать: Высокопроизводительные многоязычные задачи, где важна экономическая эффективность.
Ключевые улучшения
- ◆Всего 3B активных параметров — работает на потребительских GPU
- ◆131K контекст за $0.15/1M ввода — самый дешевый вариант с длинным контекстом
- ◆Открытый исходный код для полной настройки
- ◆Мощный вызов функций для рабочих процессов агентов
Плюсы
- MoE 30B всего / 3B активных — сверхэффективно
- 131K контекст
- Отличное соотношение цены и производительности
- Открытый исходный код
Минусы
- Меньшее количество активных параметров ограничивает сложные рассуждения
- Нет зрения
- Максимальный вывод 8K
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen3-32B
Mid-tierСбалансированная производительность и стоимость
Когда использовать: Когда вам нужна надежная производительность плотной модели для кодирования и общих задач.
Ключевые улучшения
- ◆Архитектура плотной 32B — без накладных расходов маршрутизации MoE
- ◆Контекст 131K для длинного контента
- ◆Сильное кодирование: LiveCodeBench 55,3%
- ◆Открытый исходный код с полной поддержкой HuggingFace
Плюсы
- Плотная 32B — стабильная производительность
- Контекст 131K
- Сильные навыки кодирования
- Открытый исходный код
Минусы
- Нет зрения
- Максимальный вывод 8K
- Более высокая задержка по сравнению с вариантами MoE
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen3-14B
LiteЛегкие общие задачи
Когда использовать: Бюджетный вариант для суммаризации, перевода и простых вопросов-ответов.
Ключевые улучшения
- ◆14B плотная — помещается на одном GPU
- ◆Контекст 131K всего за $0.10/1M ввода
- ◆Достаточно хороша для большинства повседневных задач
- ◆Открытый исходный код для тонкой настройки
Плюсы
- Компактная плотная модель 14B
- Контекст 131K
- Очень низкая стоимость
- Открытый исходный код
Минусы
- Ограниченные сложные рассуждения
- Нет зрения
- Максимальный вывод 8K
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen3-8B
LiteРазвертывание на периферии, простые задачи
Когда использовать: Периферийные устройства, локальное развертывание или сверхдешевая пакетная обработка.
Ключевые улучшения
- ◆8B параметров — работает на RTX 3060 или аналогах
- ◆$0.05/1M ввод — один из самых дешевых
- ◆Контекст 131K несмотря на малый размер
- ◆Идеально для локального/офлайн развертывания
Плюсы
- Крошечная 8B — работает на ноутбучных GPU
- Контекст 131K
- Чрезвычайно дешево
- Открытый исходный код
Минусы
- Только базовые рассуждения
- Нет зрения
- Максимальный вывод 8K
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen-VL-Plus
Mid-tierМультимодальное понимание, анализ документов
Когда использовать: Анализ документов, создание подписей к изображениям, визуальные вопросы и ответы, а также мультимодальные конвейеры RAG.
Ключевые улучшения
- ◆Нативная мультимодальность — обрабатывает изображения и текст вместе
- ◆131K контекст обрабатывает многостраничные документы
- ◆Сильное OCR: понимание диаграмм, таблиц и схем
- ◆Многоязычный VQA на более чем 100 языках
Плюсы
- Нативная модель зрения-языка
- 131K контекст с изображениями
- Сильное понимание OCR документов и диаграмм
- Многоязычный VQA
Минусы
- Нет тонкой настройки
- Максимум 8K вывода
- Более высокая стоимость, чем текстовый Qwen3
Производительность
Мультимодальность
Бенчмарки
Qwen-RobotManip
FlagshipРоботизированное манипулирование, управление ловкими руками
Когда использовать: Для задач роботизированного манипулирования: захват, сборка и управление ловкими руками в исследовательских и промышленных условиях.
Ключевые улучшения
- ◆Первая модель манипулирования VLA Qwen-Robot
- ◆38,100+ часов обучающих данных с открытым исходным кодом
- ◆Единое пространство состояний-действий для разных типов роботов
- ◆Инкрементальное управление позой конечного эффектора в кадре камеры
- ◆Часть полного набора Qwen-Robot Suite (Манипуляция + Навигация + Мир)
Плюсы
- Модель VLA для точного роботизированного манипулирования
- 38,100+ часов обучения на данных с открытым исходным кодом
- Поддержка нескольких типов роботов через единое пространство действий
- Открытый исходный код под лицензией Apache 2.0
Минусы
- Специализирована для робототехники — не является общей LLM
- Требует наличия роботизированного оборудования или симулятора для развертывания
- Не имеет возможностей генерации текста
- Очень новая — ограниченное принятие сообществом
Производительность
Мультимодальность
Qwen-RobotWorld
FlagshipПрогнозирование физического мира, планирование роботов
Когда использовать: Для планирования роботов и симуляции мира: прогнозирование результатов действий в сценариях манипуляции, вождения и навигации.
Ключевые улучшения
- ◆Мировая модель: прогнозирует физически правдоподобные будущие состояния
- ◆Кросс-сценарный: работает в манипуляции, вождении, навигации
- ◆Интерфейс действий на естественном языке
- ◆Открытый исходный код: полные веса для исследований и развертывания
- ◆Часть полного набора Qwen-Robot Suite (Manip + Nav + World)
Плюсы
- Мировая модель для прогнозирования физически правдоподобных будущих состояний
- Кросс-сценарный: манипуляции, вождение и навигация
- Интерфейс действий на естественном языке для интуитивного управления
- Открытый исходный код под лицензией Apache 2.0
Минусы
- Специализирован только для симуляции мира
- Нет генерации текста или управления роботом
- Требует интеграции с Manip/Nav для полного стека
- Очень новый — доступно ограниченное количество бенчмарков
Производительность
Мультимодальность
Сравнение бок о бок
| Модель | Уровень | Вход | Выход | Контекст |
|---|---|---|---|---|
| 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 |