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Qwen3 32B

Qwen3-32BはアリババのQwen3シリーズの大規模言語モデルです。このモデルは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を切り替えることができるハイブリッド思考モードを持っています。推論、指示遵守、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
¥8.82 /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

Qwen3 32B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
61.136,208 tokens/s

ベンチマークスコア

以下はQwen3 32B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
43.52
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
28.4
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
58.6
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
72.7
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
53.5
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
4.3
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
28.8
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
28
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
89.6
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
86.9
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
30.3
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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