Qwen Plus Latest

Qwen Plus Latest
阿里云が開発した旗艦級のマルチモーダル大規模言語モデルで、クロスモーダル関連推論と長文処理をサポートし、リアルタイムインターネット検索と複雑なタスク処理能力を統合しています。
インテリジェンス(強い)
速度(遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
131,072
コンテキストウィンドウ
16,384
最大出力トークン
2024-12-31
知識カットオフ
価格設定
¥0.8 /M tokens
入力
¥16 /M tokens
出力
¥8.4 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Qwen-Turbo
¥0.04
Qwen-Plus-Latest
¥0.11
Qwen3-235B-A22B
¥0.28
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
131.07k tokens
トレーニングデータカットオフ
2024-12-31
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
1,650
リリース日
2025-04-28
応答速度
22.3 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
9160
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
8470
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
82.9
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
-
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
-
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
-
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
-
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
76.8
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
69.7
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
-
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
おすすめAIモデル
Gemini 1.0 Pro
google

¥3.6
入力トークン/百万
¥10.8
出力トークン/百万
33k
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GPT 4
openai

¥216
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
8192
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Qwen2.5 Coder Instruct 32B
alibaba

¥0.65
入力トークン/百万
¥0.65
出力トークン/百万
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Gemini 1.5 Flash 8B
google

¥0.58
入力トークン/百万
¥2.16
出力トークン/百万
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Gemini 1.5 Pro (May '24)
google

¥18
入力トークン/百万
¥72
出力トークン/百万
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Llama 3.2 Instruct 11B (Vision)
meta

¥0.43
入力トークン/百万
¥0.43
出力トークン/百万
128k
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Gemini 2.0 Flash (experimental)
google

¥0.72
入力トークン/百万
¥5.04
出力トークン/百万
1M
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O1 Preview
openai

¥108
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長