Модель · Qwen
Qwen3 32B
Устаревшая открытая модель Qwen на 32 млрд параметров для чатов, рассуждений и кода, которую запускают на своих серверах
вышла 1 апреля 2025
Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗
118 место из 266
индекс 139, вероятный разброс 135–140 · весь рейтинг →
| Бенчмарк | РезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию теста | УсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен |
|---|---|---|
| DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ | 45,8% | |
| LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ | 20,3% | |
| Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ | 0,0% | |
| Fiction.LiveBenchВопросы по длинным художественным текстам: понять мотивы героев, порядок событий и сделать выводы из всего сюжетаРезультат зависит от длины текста: с ростом объёма точность обычно падает, поэтому сравнивать стоит при одинаковой длине.Подробнее на английском ↗ | 74,2% | |
| Aider polyglot225 трудных задач по программированию с Exercism на C++, Go, Java, JavaScript, Python и Rust; решение проверяют тестыДаются две попытки: после неудачи модель видит результаты тестов и исправляет код; засчитывается итог второй попытки.Подробнее на английском ↗ | 40,0% | |
| OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ | 66,9% | |
| GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ | 54,3% |
Характеристики
- Вышла
- 1 апреля 2025
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 131 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 16 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,70 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $2,80 за миллион токенов
- Понимает
- текст
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Знания до
- апрель 2025
- Идентификатор в API
- qwen3-32b
Что это за модель
Qwen3 32B — самая крупная плотная модель в первой линейке Qwen3. Плотная значит, что на каждый токен работают все её параметры, а не часть, как в схеме «смесь экспертов». В ней около 32,8 млрд параметров и 64 слоя. Изначально модель рассчитана на 32 тысячи токенов контекста, до 131 тысячи окно растягивают методом YaRN.
Главная новинка линейки — два режима в одной модели. В режиме рассуждений она сначала пошагово разбирает задачу. Так лучше решаются математика, программирование и логические задачи. В обычном режиме она отвечает сразу, для простых вопросов и болтовни. Переключать режимы можно прямо в запросе. По словам лаборатории, модели Qwen3 обучали примерно на 36 трлн токенов на 119 языках и диалектах, почти вдвое больше, чем Qwen2.5. На математике, коде и рассуждениях модель, по заявлению Qwen, работает заметно лучше прошлых версий.
Её берут, когда нужна сильная модель, которую можно поставить у себя: для чат-ботов, работы с текстом, кода и агентов. Модель умеет вызывать внешние инструменты и поддерживает протокол MCP, через который агенту подключают сервисы. Для этого лаборатория предлагает свой фреймворк Qwen-Agent. Веса открыты по лицензии Apache 2.0, она разрешает и коммерческое использование.
Сейчас это старая модель: с тех пор Qwen выпустила больше двух десятков новых моделей, среди них Qwen3.6 27B и другие версии Qwen3.6–3.8. В рейтинге Epoch она в середине списка. Модель работает только с текстом. Для режима рассуждений лаборатория советует не использовать жадную выборку, при которой всегда берётся самый вероятный токен: иначе модель может зацикливаться и повторять одно и то же. По её же предупреждению, растянутое через YaRN окно может ухудшать качество на коротких текстах. Поэтому его стоит включать, только когда действительно нужны длинные документы.
Источники: Анонс линейки Qwen3, Карточка Qwen3-32B на Hugging Face
Того же уровня по индексу Epoch
-
Qwen3 235B-A22B
Qwen115-е место в Epochконтекст 131 тыс.$0,70 / $2,80открытые весарассуждения
-
GPT-5 Nano
OpenAI114-е место в Epochконтекст 400 тыс.$0,05 / $0,40рассуждениядешевле в 7 раз
Другие модели семейства
-
-
-
-
-
-
-
-
Новости о модели
- 01
- 02
- 03
- 04
- 05
- 06
Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).