Qwen: Qwen3 32B
qwen/qwen3-32bQwen3-32B — это причинная языковая модель с плотной архитектурой и 32,8 миллиардами параметров из серии Qwen3, оптимизированная как для сложного рассуждения, так и для эффективного диалога. Она поддерживает бесшовное переключение между режимом «мышления» для таких задач, как математика, кодирование и логический вывод, и режимом «без мышления» для более быстрой, универсальной беседы. Модель демонстрирует высокую производительность в следовании инструкциям, использовании инструментов агентами, творческом письме и многоязычных задачах на более чем 100 языках и диалектах. Она нативно обрабатывает контексты размером 32K токенов и может быть расширена до 131K токенов с использованием масштабирования на основе YaRN.
Провайдер для Qwen: Qwen3 32B
Hubris маршрутизирует запросы через OpenRouter к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Поддерживаемые параметры
Другие модели от qwen
Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20
Qwen3.5 Plus (апрель 2026) — это крупномасштабная мультиканальная языковая модель от Alibaba. Она принимает на вход текст, изображения и видео, а на выходе генерирует текст, при этом размер контекстного окна составляет 1M токенов. Это обновленная версия Qwen3.5 Plus с многоуровневой тарификацией при использовании более 256K токенов.
Qwen: Qwen3.6 Flash
Qwen3.6 Flash — это быстрая и эффективная языковая модель из серии Qwen 3.6 от Alibaba. Она поддерживает ввод текста, изображений и видео с контекстным окном в 1 миллион токенов. Многоуровневое ценообразование применяется при использовании более 256 тысяч токенов. Поддерживается кэширование промптов, с ценообразованием как за явное чтение кэша, так и за создание кэша.
Qwen: Qwen3.6 35B A3B
Qwen3.6-35B-A3B — это открытая мультимодальная модель от Alibaba Cloud с общим количеством параметров 35 миллиардов и 3 миллиардами активных параметров на токен. Она использует гибридную разреженную архитектуру Mixture-of-Experts, сочетающую линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями внимания с гейтингом, что обеспечивает эффективный вывод при значительно меньших вычислительных затратах. Модель поддерживает нативное контекстное окно в 262K токенов (расширяемое до 1M с помощью YaRN) и принимает текстовые, графические и видеовходы. Она включает интегрированный режим мышления с сохранением трассировок рассуждений в многоходовых диалогах, вызов функций и структурированный вывод. Выпущена под лицензией Apache 2.0.
Qwen: Qwen3.6 Max Preview
Qwen3.6-Max-Preview — это проприетарная передовая модель от Alibaba Cloud, построенная на разреженной архитектуре mixture-of-experts с примерно 1 триллионом общих параметров. Она оптимизирована для агентного кодирования, использования инструментов и рассуждений в длинном контексте, поддерживая контекстное окно в 262K токенов. Модель включает интегрированный режим мышления, который сохраняет следы рассуждений в многоходовых диалогах и поддерживает структурированный вывод и вызов функций. Доступ предоставляется исключительно через Alibaba Cloud Model Studio и Qwen Studio API; открытые веса не предоставляются.
Qwen: Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B — это плотная языковая модель с 27 миллиардами параметров от команды Qwen из Alibaba, выпущенная в апреле 2026 года. Она обладает гибридными мультимодальными возможностями — принимает текстовые, графические и видеовходы — и поддерживает контекстное окно размером 262 144 токена. Модель разработана для агентского кодирования и задач рассуждения, с особой силой в понимании кода на уровне репозитория, рабочих процессах фронтенд-разработки и многошаговом решении проблем. Она включает встроенный режим мышления для расширенного рассуждения и сохраняет контекст мышления на протяжении всей истории разговора. Qwen3.6 27B поддерживает 201 язык и диалект и выпускается под лицензией Apache 2.0.
Qwen: Qwen3.6 Plus
Qwen 3.6 Plus основан на гибридной архитектуре, которая сочетает эффективное линейное внимание с разреженной маршрутизацией mixture-of-experts, обеспечивая высокую масштабируемость и производительность вывода. По сравнению с серией 3.5, он демонстрирует значительные улучшения в агентном кодировании, фронтенд-разработке и общем рассуждении, с существенно улучшенным опытом «vibe coding». Модель превосходно справляется со сложными задачами, такими как 3D-сцены, игры и решение проблем на уровне репозитория, достигая 78,8 баллов на SWE-bench Verified. Она представляет собой значительный скачок как в чисто текстовых, так и в мультимодальных возможностях, работая на уровне ведущих современных моделей.