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模型列表
共 184 个模型
通义千问-Plus-Character
通义千问系列角色扮演模型，本模型是动态更新版本，模型更新会提前通知，适合拟人化的角色扮演，同时优化了限定人设指令遵循、话题推进、倾听共情等能力，支持个性化角色的深度还原。
文本生成、角色扮演
输入：¥ 0.001 / 千 tokens
输出：¥ 0.00225 / 千 tokens
Qwen-Long
Qwen-Long是在通义千问针对超长上下文处理场景的大语言模型，支持中文、英文等不同语言输入，支持最长1000万tokens(约1500万字或1.5万页文档)的超长上下文对话。
文本生成
输入：¥ 0.00055 / 千 tokens
输出：¥ 0.00225 / 千 tokens
QwQ 32B
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型。相较于传统的指令微调模型，具备思维与推理能力的 QwQ 能在下游任务（尤其是难题处理）中实现显著增强的性能表现。QwQ-32B 作为中等参数规模的推理模型，能够与 DeepSeek-R1、o1-mini 等顶尖推理模型实现竞争性的性能表现。
文本生成
输入：¥ 0.00195 / 千 tokens
输出：¥ 0.00555 / 千 tokens
Qwen2.5 VL 72B Instruct
指令跟随、数学、解题、代码整体提升，万物识别能力提升，支持多样格式直接精准定位视觉元素，支持对长视频文件（最长10分钟）进行理解和秒级别的事件时刻定位，能理解时间先后和快慢，基于解析和定位能力支持操控OS或Mobile的Agent，关键信息抽取能力和Json格式输出能力强，此版本为72B版本，本系列能力最强的版本。
图片识别
输入：¥ 0.008 / 千 tokens
输出：¥ 0.01 / 千 tokens
腾讯 Hunyuan-large
Hunyuan-large 模型总参数量约 389B，激活参数量约 52B，是当前业界参数规模最大、效果最好的 Transformer 架构的开源 MoE 模型。
文本生成
输入：¥ 0.0045 / 千 tokens
输出：¥ 0.0135 / 千 tokens
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B
DeepSeek R1 Distill Qwen 32B 是基于 Qwen 2.5 32B 蒸馏得到的大语言模型，其训练使用了 DeepSeek R1 的输出数据。模型在多项基准测试中超越 OpenAI 的 o1-mini，创造了密集模型的最新性能纪录。模型通过深度融合 DeepSeek R1 的输出进行精调，实现了与更大规模前沿模型相媲美的竞争性能。
文本生成
输入：¥ 0.00375 / 千 tokens
输出：¥ 0.00375 / 千 tokens
豆包 1.5 Lite 32k
Doubao-1.5-lite，全新一代轻量版模型，极致响应速度，效果与时延均达到全球一流水平。支持32k上下文窗口，输出长度支持最大 12k tokens。
文本生成
输入：¥ 0.00035 / 千 tokens
输出：¥ 0.0007 / 千 tokens
Doubao 1.5 Pro 32k
Doubao-1.5-pro-32k，全新一代主力模型，性能全面升级，在知识、代码、推理、等方面表现卓越。支持32k上下文窗口，输出长度支持最大 12k tokens。
文本生成
输入：¥ 0.001 / 千 tokens
输出：¥ 0.0025 / 千 tokens
Doubao 1.5 Vision Pro 32k
Doubao 1.5 Vision Pro 是全新升级的多模态大模型，支持任意分辨率和极端长宽比图像识别，增强视觉推理、文档识别、细节信息理解和指令遵循能力。Doubao-1.5-vision-pro 在多模态数据合成、动态分辨率、多模态对齐、混合训练上进行了全面的技术升级，进一步增强了模型在视觉推理、文字文档识别、细粒度信息理解、指令遵循方面的能力，并让模型的回复模式变得更加精简、友好。
图片识别
输入：¥ 0.0032 / 千 tokens
输出：¥ 0.0093 / 千 tokens
Qwen3 VL Flash
Qwen3 VL Flash 是 Qwen3 系列小尺寸视觉理解模型，实现思考模式和非思考模式的有效融合，效果优于开源版 Qwen3-VL-30B-A3B，响应速度快。全面升级图像/视频理解，支持长视频长文档等超长上下文、空间感知与万物识别；具备视觉 2D/3D 定位能力，胜任复杂现实任务。
视觉识别、深度思考
QwQ 32B Preview
QwQ 模型是由 Qwen 团队开发的实验性研究模型，专注于增强 AI 推理能力。
文本生成
输入：¥ 0.0022 / 千 tokens
输出：¥ 0.0063 / 千 tokens
Qwen Coder Plus
Qwen Coder Plus 是通义千问系列代码及编程模型是专门用于编程和代码生成的语言模型，性能出色，效果突出。
文本生成
输入：¥ 0.0036 / 千 tokens
输出：¥ 0.0072 / 千 tokens
Qwen2.5 7B Instruct
Qwen2.5 7B 是 Qwen 大语言模型系列的最新版本。相较于 Qwen2，Qwen2.5 实现了以下重大升级：1. 通过融合编程与数学领域的专用专家模型，显著扩充知识库并大幅提升代码生成与数学推理能力；2. 在指令遵循、长文本生成（超过 8K Token）、结构化数据（如表格）理解与结构化输出（特别是 JSON 格式）方面实现突破性进展；3. 对系统提示词的多样性具备更强适应性，显著增强聊天机器人的角色扮演与条件设定能力。
文本生成
输入：¥ 0.0004 / 千 tokens
输出：¥ 0.001 / 千 tokens
通义千问-Max
通义千问2.5系列千亿级别超大规模语言模型，支持中文、英文等不同语言输入。随着模型的升级，qwen-max将滚动更新升级。如果希望使用固定版本，请使用历史快照版本。
文本生成
输入：¥ 0.003 / 千 tokens
输出：¥ 0.01 / 千 tokens
Qwen2.5 72B Instruct
Qwen2.5系列72B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。
文本生成
输入：¥ 0.0045 / 千 tokens
输出：¥ 0.005 / 千 tokens
通义千问2.5-14B
Qwen2.5系列14B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。
文本生成
输入：¥ 0.00115 / 千 tokens
输出：¥ 0.0035 / 千 tokens
Doubao Embedding Large
Doubao Embedding Large 是字节跳动语义向量化模型的最新升级版，模型以豆包语言模型为基座，具备强大的语言理解能力；主要面向向量检索的使用场景，支持中、英双语，最长 4K 上下文长度。
文本向量化
输入：¥ 0.0009 / 千 tokens
输出：¥ 0 / 千 tokens
Doubao Embedding
Doubao Embedding 是一款由字节跳动研发的语义向量化模型，主要面向向量检索的使用场景，支持中、英双语，最长 4K 上下文长度。
文本向量化
输入：¥ 0.0007 / 千 tokens
输出：¥ 0 / 千 tokens