Сравнение Model
QwQ-32B
против
Ring-flash-2.0
28 февр. 2026 г.
Цены
Input
$
0.15
/ M Tokens
$
0.14
/ M Tokens
Output
$
0.58
/ M Tokens
$
0.57
/ M Tokens
Метаданные
Создать на
5 мар. 2025 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, with 64 layers and GQA (40 Q attention heads, 8 for KV)
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
Нет
Да
Общее количество параметров
32B
100B
Активированные параметры
32.5B
6.1B
Мышление
Нет
Нет
Точность
FP8
FP8
Длина контекста
131K
131K
Максимум Tokens
131K
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
Не поддерживается
Не поддерживается
Структурированные Outputs
Не поддерживается
Не поддерживается
Инструменты
поддерживается
Не поддерживается
Завершение погашения
Не поддерживается
Не поддерживается
Chat Префикс Заполнение
Не поддерживается
поддерживается
QwQ-32Bв сравнении
Смотрите как QwQ-32Bсравнивается 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
