모델모델 692개

Qwen: Qwen Image 2.1 Turbo

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Qwen Image 2.1 Turbo는 Qwen의 이미지 모델로, Qwen Image 2.1 시리즈에서 빠르고 저렴한 계층으로 자리매김합니다. 최고 품질보다 처리량과 가격이 더 중요한 이미지 생성 및 편집 작업을 위해 만들어졌습니다. 이미 Qwen 제품군에 익숙하다면, 가능한 최고의 단일 결과를 추구하기보다 파이프라인을 통해 많은 이미지를 처리하고 싶을 때 선택할 수 있는 변형입니다.

Qwen: Qwen Image 2.1 Pro

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Qwen Image 2.1 Pro는 Qwen의 이미지 생성 및 편집 모델입니다. Qwen Image 2.1 시리즈의 더 높은 품질 계층에 속하며, Qwen Image 2.1 Turbo 위에 위치합니다. 시각적 충실도가 원시 속도보다 중요한 기능을 구축하고 있다면, 이것이 제공자가 사용하기를 의도한 변형입니다.

Qwen: Qwen3.8 Max Prime

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Qwen3.8 Max Prime는 Alibaba의 Qwen 팀이 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. Qwen3.8 Max의 처리량이 더 높은 변형으로 포지셔닝되어 별도의 SKU로 제공되며, 제공업체가 2026-09-23에 출시했습니다. Qwen 라인을 이미 알고 있다면 이름만으로 대부분의 정보를 파악할 수 있습니다. 이는 Max 등급이며, Prime 접미사는 다른 기본 모델이 아니라 처리량 지향 서빙 옵션을 나타냅니다.

Qwen: Qwen3.8 Omni Flash

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Qwen3.8 Omni Flash는 Alibaba가 만든 모델 패밀리인 Qwen의 옴니모달 추론 모델입니다. 네이티브 오디오-비디오 이해를 갖춘 에이전트 기능을 중심으로 구축된 최초의 Qwen 모델로 설명됩니다. api14에서의 모델 id는 qwen/qwen3.8-omni-flash이며, 주요 카테고리는 텍스트입니다.

Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

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Qwen3.8 Max (0902)는 Alibaba의 Qwen 팀이 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Qwen3.8 Max의 업데이트된 스냅샷이며, 제공자는 이를 2.4조 개 파라미터의 mixture-of-experts 모델이라고 설명합니다. api14에서의 모델 id는 qwen/qwen3.8-max-0902이며, 텍스트 카테고리에 속하므로 작업 유형별로 카탈로그를 탐색한다면 이 카테고리에서 찾아야 합니다.

Qwen: Qwen3.8 Flash

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Qwen: Qwen3.8 Flash는 Alibaba의 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 모델입니다. api14에 모델 id qwen/qwen3.8-flash로 등록되어 있으며 텍스트 카테고리에 속합니다. 제공자는 이 모델을 멀티모달 추론 모델이라고 설명하는데, 추론과 멀티모달 입력의 결합이 프로젝트에 이 모델을 선택하기 전에 이해해야 할 핵심입니다.

Qwen: Qwen3.8 27B

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Qwen: Qwen3.8 27B는 Qwen의 오픈 웨이트 dense 비전-언어 모델입니다. api14의 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델이 코딩, 전문 워크플로, 연구, 멀티모달 상호작용, 장시간 실행되는 에이전트 작업에 적합하다고 설명합니다. 가중치가 공개되어 있으므로, 여기서 호스팅 엔드포인트로 접근할 수 있으면서도 다른 곳에서 직접 검사하거나 자체 호스팅할 수 있는 Qwen 모델을 원하는 팀에게도 선택지가 됩니다.

Qwen3 Reranker 8B

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Qwen3 Reranker 8B는 Alibaba Cloud의 모델 패밀리인 Qwen에서 나온 텍스트 재정렬 모델이며, Qwen3 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 주요 카테고리는 rerank이며, 이것이 이 모델이 다루는 유일한 카테고리입니다. 산문을 생성하는 대신 쿼리-문서 쌍을 평가하고 관련성 점수를 산출하므로, 생성 단계가 아니라 검색 또는 RAG 파이프라인의 검색 단계에 위치합니다.

Qwen: Qwen3 ASR 1.7B

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Qwen3 ASR 1.7B는 Qwen의 자동 음성 인식 모델로, api14에 모델 id qwen/qwen3-asr-1.7b로 등록되어 있습니다. 전사(transcription) 카테고리에 속하며, 이름은 1.7B 파라미터 규모를 반영합니다. 이미 다른 Qwen 모델을 사용하고 있다면, 이 모델은 같은 제공자에서 나왔고 같은 일반적인 제품군 관례를 따르므로 평가와 통합이 간단해질 수 있습니다.

Qwen: Qwen3 ASR 0.6B

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Qwen3 ASR 0.6B는 Qwen의 소형 자동 음성 인식 모델입니다. 전사(transcription) 카테고리에 속하므로, 대화형 응답을 생성하거나 범용 언어 작업을 처리하는 것이 아니라 음성을 문자 텍스트로 바꾸는 역할을 합니다. 이름에 있는 0.6B는 작은 파라미터 수를 나타내며, 이는 더 큰 모델과 비교할 때 음성 인식 작업에 가벼운 옵션이 됩니다.

Qwen: Qwen3.8 2.4T A95B

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Qwen3.8 2.4T A95B는 Qwen의 오픈 가중치 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델이며, Qwen3.8 Max의 오픈 가중치 변형입니다. 이름은 아키텍처를 반영합니다. 전체 2.4조 개 중 950억 개의 활성 파라미터를 사용하므로, 토큰당 네트워크의 일부만 관여하지만 전체 모델은 여전히 매우 큰 가중치 풀을 보유합니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 텍스트를 입력받아 텍스트를 반환합니다.

Qwen: Qwen Image 3

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Qwen Image 3는 Qwen의 이미지 생성 및 편집 모델로, api14에 모델 id qwen/qwen-image-3로 등록되어 있습니다. 이미지 카테고리에 속하며, 제공자는 이를 통합 모델이라고 설명합니다. 즉, 생성과 편집이 별도 엔드포인트가 아니라 동일한 모델에서 처리됩니다. 이미 다른 Qwen 모델을 사용 중이라면, 이 모델은 그 패밀리를 시각적 출력으로 확장합니다.

Qwen: Qwen Image 3 Pro

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Qwen Image 3 Pro는 Qwen의 이미지 생성 및 편집 모델로, api14에 모델 id qwen/qwen-image-3-pro로 등록되어 있습니다. 이미지 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델이 10px만큼 작은 텍스트와 디테일의 정밀한 렌더링과 더 풍부한 세계 지식을 지원한다고 설명합니다. 프롬프트로부터 이미지를 생성하거나 수정해야 하는 파이프라인을 구축하고 있다면, 이 모델 패밀리를 평가해 볼 만합니다.

Qwen: Qwen3.7 Flash

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Qwen: Qwen3.7 Flash는 Alibaba가 개발한 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 비전-언어 추론 모델로, 텍스트를 생성할 뿐만 아니라 추론 과정의 일부로 시각적 입력을 처리하도록 만들어졌다는 뜻입니다. api14에서는 텍스트 카테고리에 등록되어 있으며, 호출할 때 사용하는 모델 id는 qwen/qwen3.7-flash입니다.

Qwen: Qwen-Audio-3.0-TTS Plus

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Qwen-Audio-3.0-TTS Plus는 Alibaba의 모델 패밀리인 Qwen에서 나온 텍스트 음성 변환 모델입니다. 음성 카테고리에 속하며, 같은 라인의 표준 티어보다 위에 위치한 Alibaba의 더 높은 품질의 텍스트 음성 변환 모델로 설명됩니다. 텍스트로부터 음성 오디오를 생성하며, 일반적으로 Alibaba 측의 DashScope Speech Synthesizer API를 통해 접근합니다. 제공업체가 2026-07-23에 출시했습니다.

Qwen: Qwen-Audio-3.0-TTS Flash

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Qwen-Audio-3.0-TTS Flash는 Alibaba의 모델 패밀리인 Qwen에서 나온 텍스트 음성 변환 모델입니다. 음성 카테고리에 속하며, 제공자는 이 모델을 빠르고 비용 효율적인 텍스트 음성 변환 시스템이라고 설명합니다. 이 모델은 제공자가 2026-07-23에 출시했습니다. 이미 Qwen 생태계 안에서 작업 중이거나, OpenAI 스타일 클라이언트에 맞는 호스팅 TTS 옵션이 필요하다면, 이것이 평가해 볼 모델입니다.

Qwen: Qwen3.7 Plus

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Qwen3.7 Plus는 Alibaba가 개발한 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. Qwen3.7 시리즈에 속하며, 제공자는 이 제품군 내에서 비용 효율적인 옵션이라고 설명합니다. 이 모델은 제공자가 2026년 6월 3일에 출시했습니다. 주요 카테고리는 텍스트이며, 좁은 단일 작업보다는 일반적인 언어 작업을 위한 것입니다.

Qwen: Qwen3.7 Plus (batch)

qwen/qwen3.7-plus:batch

Qwen3.7 Plus (batch)는 Alibaba의 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 생성 모델이며, Qwen3.7 시리즈에서 비용 효율적인 옵션으로 자리 잡고 있습니다. 제공자는 이 모델이 시리즈의 텍스트 기능을 기반으로 하여 포괄적인 업그레이드를 이루었다고 설명하며, 좁은 분야의 전문 모델이 아니라 범용 모델로 위치시킵니다. api14에서는 모델 id qwen/qwen3.7-plus:batch로 노출되며, batch 접미사는 이 모델의 배치 변형을 나타냅니다.

Qwen: Qwen3.7 Max

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Qwen3.7 Max는 Alibaba의 Qwen3.7 시리즈에서 플래그십 모델이며, Qwen이 개발했습니다. 에이전트 중심 워크로드를 위해 만들어진 텍스트 모델이고, 제공업체는 코딩, 사무 및 생산성 작업에서 특히 강점이 있다고 설명합니다. 제공업체가 2026-05-21에 출시했습니다.

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-04-20은 Qwen(Alibaba)의 대규모 멀티모달 언어 모델입니다. Qwen3.5 Plus 라인에 속하며, 모델 id에는 스냅샷 날짜 2026-04-20이 포함되어 있어 api14에서 이 특정 버전의 모델을 식별합니다. 핵심적으로는 텍스트 생성 모델이지만, 텍스트 이상의 입력을 받도록 설계되었기 때문에 Qwen 패밀리에서 텍스트 전용 계층이 아니라 멀티모달 계층에 속합니다.

Qwen: Qwen3.6 Flash

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Qwen3.6 Flash는 Alibaba가 개발한 모델군인 Qwen의 언어 모델입니다. Qwen 3.6 시리즈에 속하며, 해당 라인 내에서 빠르고 효율적인 옵션으로 자리매김하고 있습니다. 텍스트 출력 모델이므로 주요 범주는 텍스트이며, api14에서 모델 id qwen/qwen3.6-flash로 식별됩니다.

Qwen: Qwen3.6 35B A3B

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Qwen: Qwen3.6 35B A3B는 Alibaba Cloud의 모델 패밀리인 Qwen에서 나온 오픈 웨이트 멀티모달 모델입니다. 총 350억 개의 파라미터를 가지고 있으며 토큰당 30억 개의 활성 파라미터를 사용하고, 하이브리드 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 아키텍처를 채택합니다. 각 토큰마다 가중치의 일부만 관여하기 때문에, 추론 효율성과 성능 사이의 균형을 맞추도록 설계되었으며, 이는 많은 요청을 처리할 계획일 때 중요합니다.

Qwen: Qwen3.6 27B

qwen/qwen3.6-27b

Qwen: Qwen3.6 27B는 Alibaba의 Qwen Team에서 2026년 4월에 출시한 270억 파라미터의 dense 언어 모델입니다. api14의 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자 설명에서는 이를 하이브리드 멀티모달 모델로 규정합니다. 즉, 이미지나 비디오를 별도 모델로 라우팅하지 않고 동일한 가중치가 언어와 시각 입력을 모두 처리합니다.

Qwen: Qwen3.6 Plus

qwen/qwen3.6-plus

Qwen3.6 Plus는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, api14에 모델 id qwen/qwen3.6-plus로 등록되어 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며 Qwen 3.6 시리즈의 plus 등급입니다. Qwen은 이 모델이 효율적인 선형 어텐션과 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 라우팅을 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축되었다고 설명하며, 제공자는 이를 통해 뛰어난 확장성과 고성능 추론이 가능하다고 제시합니다. 제공자 출시일은 2026년 4월 2일입니다.

Qwen: Qwen3.5-9B

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Qwen: Qwen3.5-9B는 Qwen이 개발한 Qwen3.5 제품군의 멀티모달 파운데이션 모델입니다. 단일 모델 안에서 추론, 코딩, 시각적 이해를 결합한 효율적인 9B 파라미터 아키텍처로 구축되었으며, 통합 비전-언어 설계를 사용합니다. api14에서 텍스트 카테고리에 속하며, 제공자 출시일은 2026년 3월 10일입니다.

Qwen: Qwen3.5-35B-A3B

qwen/qwen3.5-35b-a3b

Qwen3.5-35B-A3B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, Qwen3.5 시리즈의 일부입니다. 이 모델은 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 설계를 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축된 네이티브 비전-언어 모델이며, 제공자는 이를 통해 더 높은 추론 효율성을 달성한다고 설명합니다. 이 모델은 제공자가 2026-02-25에 공개했으며 api14에 텍스트 카테고리로 등록되어 있습니다.

Qwen: Qwen3.5-27B

qwen/qwen3.5-27b

Qwen3.5-27B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, api14에 qwen/qwen3.5-27b로 등록되어 있습니다. Qwen3.5 제품군에 속하며, 제공자의 자체 설명에 따르면 선형 어텐션 메커니즘으로 구축된 네이티브 비전-언어 Dense 모델로, 제공자는 이것이 추론 속도와 성능의 균형을 유지하면서 빠른 응답 시간을 제공한다고 말합니다. 제공자는 이 모델의 전반적인 역량이 제품군 내 더 큰 모델들과 비견된다고 밝힙니다. 특정 작업 전용이 아닌 범용 모델이므로, 개발자들이 호스팅된 채팅 완성 엔드포인트에 가져오는 일반적인…

Qwen: Qwen3.5-122B-A10B

qwen/qwen3.5-122b-a10b

Qwen3.5-122B-A10B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 제공업체가 2026-02-25에 공개했습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 제공업체는 이를 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 설계를 결합한 하이브리드 아키텍처 기반의 네이티브 비전-언어 모델이라고 설명하며, 이를 통해 더 높은 추론 효율을 달성한다고 밝힙니다. 이름은 그 아키텍처를 반영합니다. 총 122B 파라미터에 10B가 활성화되므로, 토큰마다 일부만 활성화하는 대형 모델을 호출하는 셈입니다.

Qwen: Qwen3.5-Flash

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Qwen3.5-Flash는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 모델 id qwen/qwen3.5-flash-02-23으로 공개되었습니다. 이는 Qwen3.5 네이티브 비전-언어 Flash 제품군에 속하며, Qwen은 이를 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처 기반으로 설명하고, 더 높은 추론 효율성을 목표로 한다고 밝혔습니다. api14에서 텍스트 카테고리에 위치하며, 제공자 공개일은 2026-02-25입니다.

Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15

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Qwen: Qwen3.5 Plus 2026-02-15는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 모델 id qwen/qwen3.5-plus-02-15로 공개되었습니다. 이 모델은 Qwen3.5 네이티브 비전-언어 시리즈의 Plus 모델에 속하며, Qwen은 이 시리즈가 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축되어 더 높은 추론 효율을 달성한다고 설명합니다. 텍스트 카테고리의 멀티모달 입력 모델이므로 텍스트 이상의 입력을 받아들이면서 텍스트만을 출력으로…

Qwen: Qwen3.5 397B A17B

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Qwen3.5 397B A17B는 Qwen의 텍스트 생성 모델로, 제공자가 2026-02-16에 출시했습니다. Qwen3.5 시리즈에 속하며, 선형 어텐션 메커니즘과 희소 전문가 혼합 모델을 결합한 하이브리드 아키텍처를 기반으로 구축된 네이티브 비전-언어 모델이라고 설명되며, 제공자에 따르면 더 높은 추론 효율성을 달성합니다. api14에서의 모델 id는 qwen/qwen3.5-397b-a17b이고, 주요 카테고리는 텍스트입니다.

Qwen: Qwen3 Coder Next

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Qwen: Qwen3 Coder Next는 Alibaba가 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 오픈 웨이트 인과 언어 모델입니다. 코딩 에이전트와 로컬 개발 워크플로를 위해 특별히 만들어졌으며, 총 80B 파라미터의 희소 전문가 혼합(mixture-of-experts) 설계를 사용하고 그중 매 패스마다 3B만 활성화됩니다. 제공자 릴리스 날짜는 2026-02-04입니다. 텍스트 카테고리에 속하므로 멀티모달이 아니라 텍스트 입력, 텍스트 출력 모델입니다.

Qwen: Qwen3 Embedding 8B

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Qwen3 Embedding 8B는 Qwen의 텍스트 임베딩 모델로, Qwen이 텍스트 임베딩 및 랭킹 작업을 위해 특별히 구축했다고 설명하는 최신 독점 라인인 Qwen3 Embedding 시리즈의 일부입니다. 이는 채팅 카테고리가 아니라 임베딩 카테고리에 속하므로, 대화형 응답을 생성하는 것이 아니라 텍스트를 벡터로 변환하는 것이 역할입니다. 이 시리즈는 더 넓은 Qwen 제품군의 다국어 기능과 긴 텍스트 처리 능력을 계승하므로, 여러 언어의 콘텐츠를 다루거나 짧은 스니펫에 맞지 않는 문서를 다루는 경우 이 모델이 유용합니다.

Qwen: Qwen3 Embedding 4B

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Qwen: Qwen3 Embedding 4B는 Qwen의 임베딩 모델로, Qwen3 Embedding 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 텍스트 임베딩과 랭킹 작업을 위해 특별히 만들어진 Qwen의 최신 독점 모델 패밀리로 설명되며, 더 넓은 Qwen 패밀리의 다국어 기능과 긴 텍스트 처리 능력을 계승합니다. 애플리케이션이 생성된 텍스트가 아니라 벡터를 필요로 한다면, 이것이 바로 이 시리즈가 의도하는 종류의 모델입니다.

Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct

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Qwen: Qwen3 VL 8B Instruct는 Qwen이 만든 Qwen3-VL 시리즈의 멀티모달 비전-언어 모델입니다. 제공업체가 2025-10-14에 출시했습니다. 이 모델은 api14에서 텍스트 카테고리에 속하며, 설계 중심은 텍스트, 이미지, 비디오 전반에 걸친 고충실도 이해와 추론이고, Interleaved-MRoPE를 사용한 개선된 멀티모달 융합으로 장기 지평 작업을 지원합니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking

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Qwen3 VL 30B A3B Thinking은 Alibaba가 유지 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 멀티모달 모델입니다. Qwen3-VL 라인에 속하며, Thinking 변형은 즉시 답변하기보다 추론에 추가적인 노력을 기울이도록 조정된 버전입니다. 이름은 그 형태를 반영합니다. 30B급 모델이며 A3B는 활성 파라미터 설계를 가리키므로, 토큰당 전체 가중치 중 일부만 사용됩니다. 제공업체가 2025년 10월 6일에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025년 3월 31일입니다.

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct

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Qwen3 VL 30B A3B Instruct는 Qwen의 멀티모달 모델로, 제공자가 2025-10-06에 출시했습니다. Qwen3 VL 제품군에 속하며, Instruct 변형은 일반 멀티모달 작업에서 지시 따르기(instruction following)에 맞게 조정되었습니다. api14에서는 텍스트 카테고리로 등록되어 있으며, 지식 컷오프는 2025-03-31입니다.

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

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Qwen3 VL 235B A22B Instruct는 Qwen의 오픈 가중치 멀티모달 모델로, 제공자가 2025년 9월 23일에 공개했습니다. Qwen3 VL 제품군에 속하며 지시 튜닝된 변형으로, 순수한 연구 실험이 아니라 일반적인 비전-언어 작업을 목표로 합니다. 가중치가 공개되어 있으므로 실행 중인 내용을 검사할 수 있고 단일 호스팅 엔드포인트를 넘어서는 배포 옵션을 고려할 수 있습니다.

Qwen: Qwen3 Coder Flash

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Qwen3 Coder Flash는 Alibaba의 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 모델입니다. Qwen3 Coder Plus의 빠르고 비용 효율적인 버전으로 설명되며, 도구 호출을 통해 자율 프로그래밍을 위해 만들어진 독점 코딩 에이전트 모델입니다. 이 모델은 제공업체가 2025-09-17에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025-06-30입니다.

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking은 Qwen의 텍스트 모델로, Qwen3-Next 라인의 일부입니다. 이는 추론 우선(reasoning-first) 채팅 모델이며, 즉시 답변하기보다 기본적으로 구조화된 사고 흔적(thinking traces)을 생성합니다. 제공업체는 2025년 9월 11일에 이를 출시했으며, 지식 컷오프는 2025년 9월 30일입니다.

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

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Qwen3 Next 80B A3B Instruct는 Qwen의 instruction-tuned 채팅 모델로, Qwen3-Next 시리즈의 일부입니다. 텍스트 모델이며, 제공자는 "thinking" 흔적 없이 빠르고 안정적인 응답에 최적화되었다고 설명합니다. 제공자가 2025-09-11에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025-09-30입니다.

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

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Qwen3 Coder 30B A3B Instruct는 Alibaba의 Qwen 팀이 관리하는 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 모델입니다. 이는 30.5억 개 파라미터 규모의 Mixture-of-Experts (MoE) 설계로, 128개의 전문가 중 각 순전파마다 8개가 활성화됩니다. 제공업체가 2025년 7월 31일에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025년 6월 30일입니다. 이 모델은 고급 코드 생성, 저장소 규모 이해, 에이전트형 도구 사용을 위해 포지셔닝되었습니다.

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

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Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507은 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 30.5B 파라미터 규모의 전문가 혼합(mixture-of-experts) 언어 모델이며, 추론당 3.3B의 활성 파라미터를 사용하고, 비사고(non-thinking) 모드로 동작합니다. 이 모델은 제공업체가 2025-07-29에 공개했으며 지식 컷오프는 2025-06-30입니다. 고품질 지시 수행과 다국어 이해를 위해 만들어졌습니다.

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

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Qwen3 235B A22B Thinking 2507은 Qwen의 텍스트 모델로, 제공자가 2025-07-25에 출시했습니다. 이는 복잡한 추론 작업을 위해 만들어진 오픈 가중치 Mixture-of-Experts (MoE) 언어 모델이며, 순전파마다 235B 파라미터 중 22B를 활성화합니다. "Thinking"이라는 라벨과 모델이 노출하는 추론 파라미터는 이 모델이 한 번에 답하는 대신 문제를 단계별로 풀어나가도록 설계되었음을 나타냅니다.

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B

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Qwen3 Coder 480B A35B는 Qwen 팀이 2025년 7월 23일에 공개한 텍스트 생성 모델입니다. 코드 생성을 위해 특별히 만들어진 Mixture-of-Experts (MoE) 모델이며, 이름은 아키텍처를 반영합니다. 즉, 총 4800억 개의 파라미터를 가지고 있고 순전파마다 약 350억 개가 활성화됩니다. 제공자는 이 모델을 함수 호출, 도구 사용, 긴 문맥 추론을 포함한 에이전트형 코딩 작업에 최적화된 instruct 모델이라고 설명합니다. 지식 컷오프는 2025년 6월 30일입니다.

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507은 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Qwen3 235B 아키텍처를 기반으로 구축된 명령어 튜닝된 다국어 전문가 혼합 모델이며, 순전파당 220억 개의 활성 파라미터를 가집니다. 제공업체 출시일은 2025년 7월 21일이고, 모델의 지식 컷오프는 2025년 6월 30일입니다.

Qwen: Qwen3 30B A3B

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Qwen: Qwen3 30B A3B는 Qwen의 텍스트 모델로, Qwen 대규모 언어 모델 시리즈의 최신 세대입니다. 이는 dense 아키텍처와 mixture-of-experts (MoE) 아키텍처를 모두 포함하는 Qwen3 패밀리에 속하며, 이 특정 변형은 30B A3B MoE 모델입니다. 제공업체가 2025-04-28에 출시했으며, 지식 컷오프는 2025-03-31입니다.

Qwen: Qwen3 14B

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Qwen: Qwen3 14B는 이 페이지에 나온 모델 패밀리이자 제공자 이름인 Qwen의 텍스트 모델입니다. Qwen3 시리즈에 속하며, 복잡한 추론과 효율적인 대화 모두를 위해 만들어진 dense 14.8B 파라미터 causal language model로 설명됩니다. 제공자 릴리스 날짜는 2025-04-28이고, 명시된 지식 컷오프는 2025-03-31입니다. 잘 알려진 패밀리에서 범용 텍스트 모델을 고르고 있다면, 이 모델은 그 시리즈의 중간 크기 범위에 있으며 어느 극단에도 치우치지 않습니다.

Qwen: Qwen3 32B

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Qwen: Qwen3 32B는 Qwen의 텍스트 모델로, Qwen3 시리즈의 일부입니다. 328억 개의 파라미터를 가진 dense causal language model이며, 제공자가 2025-04-28에 출시했습니다. 이 모델은 복잡한 추론과 효율적인 대화 모두를 위해 만들어졌으며, thinking mode와 non-thinking mode 간 전환을 지원합니다. 지식 컷오프는 2025-03-31입니다.

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

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Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct는 Alibaba Cloud가 개발한 모델 패밀리인 Qwen의 비전 언어 모델입니다. 이름에서 "72B"는 기반 모델의 크기를 나타내고, "Instruct"는 단순히 텍스트를 이어 쓰는 것이 아니라 지시를 따르도록 튜닝되었음을 나타냅니다. 이 모델은 api14의 text 카테고리에 속하며, 제공자 릴리스 날짜인 2025년 2월 1일로 식별됩니다. 다른 Qwen 모델을 다뤄본 적이 있다면, 이 모델은 동일한 계보를 텍스트와 함께 이미지를 포함하는 입력으로 확장합니다. 제공자는 이…

Qwen: Qwen-Plus

qwen/qwen-plus

Qwen-Plus는 Alibaba Cloud가 개발한 모델 패밀리인 Qwen의 텍스트 모델입니다. Qwen2.5 파운데이션 모델을 기반으로 하며, 제공업체가 2025-02-01에 출시했습니다. api14에서는 모델 id qwen/qwen-plus로 등록되어 있으며 텍스트 카테고리에 속하므로, 이미지나 오디오 처리가 아닌 범용 언어 작업을 대상으로 합니다.

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct

Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 Qwen의 코드 중심 대규모 언어 모델로, 이 모델 시리즈는 이전에 CodeQwen으로 알려져 있었습니다. 제공업체가 2024년 11월 11일에 출시했으며 텍스트 카테고리에 속하므로, 이미지나 오디오가 아닌 언어 작업을 위해 만들어졌습니다. "Instruct" 접미사는 지시를 따르도록 튜닝되었음을 의미하며, 이는 원시 완성이 아닌 어시스턴트 스타일의 코딩 작업에 원하는 변형입니다. 지식 컷오프는 2024년 6월 30일이므로, 그 이후의 내용은 모델이 학습 중에 본 범위 밖입니다.

Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

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Qwen2.5 7B Instruct는 Alibaba Cloud가 개발한 대규모 언어 모델 시리즈인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Qwen2.5 제품군에 속하며, 제공업체는 이 제품군이 Qwen2보다 훨씬 더 많은 지식을 제공하고 코딩 능력이 크게 향상되었다고 설명합니다. 이 모델은 제공업체가 2024년 10월 16일에 출시했으며, 지식 컷오프는 2024년 6월 30일이므로 그 이후에 발생한 모든 것은 학습 중에 습득한 범위를 벗어납니다.

Qwen2.5 72B Instruct

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Qwen2.5 72B Instruct는 Alibaba Cloud가 개발한 대규모 언어 모델 시리즈인 Qwen의 텍스트 생성 모델입니다. 이는 Qwen2.5 제품군에 속하며, 제공자는 이 제품군이 Qwen2보다 훨씬 더 많은 지식을 제공하고 코딩 능력이 크게 향상되었다고 설명합니다. 이 모델은 제공자가 2024년 9월 19일에 출시했으며, 학습 지식은 2024년 6월 30일 기준으로 잘려 있습니다. 텍스트 카테고리에 속하며, 원시적인 이어쓰기보다는 프롬프트를 따르고 직접적인 응답을 생성하도록 설계된 지시 튜닝 모델로 자리매김하고…