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Qwen3 32B (Reasoning)

Qwen3 - 32BはアリババのQwen3シリーズの大規模言語モデルです。これは328億個のパラメータを持ち、128kトークンのコンテキストウィンドウを備え、119種類の言語をサポートし、深度推論と高速応答の切り替えを可能にするハイブリッド思考モードを持っています。推論、命令遵守、エージェント能力の面で優れた性能を発揮します。
インテリジェンス(中程度)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥0.72 /M tokens
入力
¥2.16 /M tokens
出力
¥18.9 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Qwen Turbo
Qwen2.5 Turbo
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
32,800.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
327
リリース日
2025-04-28
応答速度
63.50,536 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
5916
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
4501
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
79.8
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
66.8
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
8.3
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
54.6
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
35.4
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
-
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
96.1
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
80.7
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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