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Qwen3-32B

Qwen3-32B de Alibaba Cloud : 6 offres. À partir de 0,072 € par million de tokens d'entrée. Aucune offre avec traitement dans l'UE n'est répertoriée.

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Fiche

Fiche
DéveloppeurAlibaba Cloud
TypeModèles de langage
OrigineCN
Types d'entréetext
Contexte (tokens)131 072
Sortie max. (tokens)16 384
Raisonnementohne
Paramètres (Md)32,8
Poids ouverts✓ oui
LicenceApache-2.0
Mémoire GPU en 4 bits (Go)23 (RTX PRO 4000)
Publié–

Offres avec traitement dans l'UE (1)

FournisseurPaysVarianteEntréeSortieSourceDate
cortecsATstandard0,16 €0,63 €api.cortecs.ai14 oct. 2026

€ par million de tokens. Source : pages tarifaires des fournisseurs, lues et vérifiées par searchit. Au 14 oct. 2026.

Offres hors UE (5)

FournisseurPaysVarianteEntréeSortieSourceDate
DeepInfraUSstandard0,072 €0,25 €deepinfra.com14 oct. 2026
AWS BedrockUSflex0,067 €0,27 €pricing.us-east-1.amazonaws.com14 oct. 2026
Chutes–standard0,093 €0,37 €llm.chutes.ai14 oct. 2026
AWS BedrockUSstandard0,13 €0,54 €pricing.us-east-1.amazonaws.com14 oct. 2026
AWS BedrockUSpriority0,23 €0,94 €pricing.us-east-1.amazonaws.com14 oct. 2026

€ par million de tokens. Source : pages tarifaires des fournisseurs, lues et vérifiées par searchit. Au 14 oct. 2026.

AI Act

Le développeur a-t-il signé le code de bonnes pratiques pour les modèles d'IA à usage général : inconnu. La signification est expliquée sous « UE et AI Act ». Traitement dans l'UE et AI Act

Benchmarks

Benchmarks
GPQA Diamond (Artificial Analysis)66,8
Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)7,4
Berkeley Function-Calling Leaderboard V448,7
OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)66,94
Vectara HHEM-2.35,9
Vectara HHEM-2.3 – antwortrate99,9
Vectara HHEM-2.3 – halluzination5,9
LiveBench (Aufgabensatz 2026-01-08)43,6
LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743)0,67
LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – doc micro0,39
LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – f1 micro0,94
LLMStructBench: Benchmarking Large Language Model Structured Data Extraction (arXiv:2602.14743) – score0,67

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