Сравнение Model
Qwen2.5-32B-Instruct
против
Ring-flash-2.0
28 февр. 2026 г.
Цены
Input
$
0.18
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
Output
$
0.18
/ M Tokens
$
0.57
/ M Tokens
Метаданные
Создать на
17 сент. 2024 г.
19 сент. 2025 г.
Лицензия
APACHE-2.0
MIT LICENSE
Поставщик
Qwen
inclusionAI
Спецификация
Государство
Available
Available
Архитектура
transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias
Mixture-of-Experts (MoE) with 1/32 expert activation ratio and MTP layers, featuring low activation and high sparsity design
Калибровка
Нет
Да
Смешение экспертов
Да
Да
Общее количество параметров
32B
100B
Активированные параметры
32.5B
6.1B
Мышление
Нет
Нет
Точность
FP8
FP8
Длина контекста
33K
131K
Максимум Tokens
4K
131K
поддерживается функциональность
Безсерверный
поддерживается
поддерживается
Безсерверный LoRA
Не поддерживается
Не поддерживается
Тонкая настройка
Не поддерживается
Не поддерживается
Embeddings
Не поддерживается
Не поддерживается
Rerankers
Не поддерживается
Не поддерживается
Поддержка Image Input
Не поддерживается
Не поддерживается
Режим JSON
поддерживается
Не поддерживается
Структурированные Outputs
Не поддерживается
Не поддерживается
Инструменты
поддерживается
Не поддерживается
Завершение погашения
Не поддерживается
Не поддерживается
Chat Префикс Заполнение
поддерживается
поддерживается
Qwen2.5-32B-Instructв сравнении
Смотрите как Qwen2.5-32B-Instructсравнивается с другими популярными моделями по ключевым параметрам.
ВС
Qwen3-VL-32B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-32B-Thinking
ВС
Qwen3-VL-8B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-8B-Thinking
ВС
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
ВС
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
ВС
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
ВС
Ring-flash-2.0
ВС
Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner
ВС
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
ВС
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
ВС
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
ВС
gpt-oss-120b
ВС
gpt-oss-20b
ВС
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
ВС
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
ВС
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
ВС
Qwen3-14B
ВС
Qwen3-30B-A3B
ВС
Qwen3-32B
