Qwen Plus
Red Neuronal
Qwen Plus es un modelo de lenguaje de Alibaba basado en Qwen2.5 con 131K tokens de contexto para trabajar con código y textos largos.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen Plus?
Qwen Plus se basa en el modelo Qwen2.5 y está diseñado para ofrecer un equilibrio entre calidad de respuesta, velocidad de generación y coste de tokens. Su ventana de contexto de 131K tokens permite procesar materiales extensos completos: informes de varias páginas, documentación, largas conversaciones o módulos de código grandes, sin necesidad de fragmentarlos. A través de BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y según el consumo real de tokens, no por suscripción. En la misma ventana, tienes acceso a más de 250 redes neuronales, lo que permite comparar respuestas o cambiar de modelo sin reescribir la integración: la API compatible con OpenAI sigue siendo la misma. Las conversaciones están cifradas y las empresas disponen de contrato, facturación y panel de administración con límites. Los desarrolladores utilizan Qwen Plus para generar y refactorizar código, analizar seguimientos de pila y revisar módulos grandes. A los analistas les ayuda a extraer conclusiones de documentos largos, al soporte a preparar respuestas basadas en la base de conocimientos, y a los equipos de producto a prototipar escenarios con gran flujo de solicitudes donde el coste por consulta es importante.Preguntas frecuentes sobre Qwen Plus
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
qwen-plus es un modelo de texto de Qwen con un contexto de 131 072 tokens. Es adecuado para trabajar con documentos largos y código: refactorización, depuración, explicación de lógica ajena, análisis y resúmenes de informes. Acepta no solo texto, sino también imágenes y documentos, y puede llamar a funciones externas.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 32 768 tokens: esto equivale a un artículo extenso, una gran sección de documentación o varios archivos de código completos. Si el material no cabe, simplemente pide que continúe: la pregunta y la respuesta permanecen en la ventana general de 131 072 tokens.
No hemos marcado un modo de razonamiento separado para qwen-plus en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlo. Sin embargo, es fácil obtener un análisis paso a paso mediante un prompt: pide que descomponga la tarea en pasos, verifique el proceso de solución y solo entonces dé el resultado; el contexto largo lo permite.
Sí, es una capacidad confirmada: el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Describe el esquema de herramientas y el modelo elegirá la llamada necesaria con los argumentos; es útil para agentes, bots y análisis de datos. Con la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, no tendrás que reescribir la conexión.
Imágenes y documentos, sí: envía una captura de pantalla, esquema, tabla o archivo y pide que analice el contenido. El audio y el video no figuran entre las entradas compatibles de este modelo; para ellos, hay soluciones específicas en el catálogo de BotHub. Como resultado, obtienes texto.
No tenemos notas sobre los idiomas de consulta y respuesta en nuestros datos, por lo que no haremos promesas exactas; es más fácil comprobarlo con tu propia tarea real en un par de consultas. BotHub en sí funciona completamente en ruso: interfaz, pago con tarjetas rusas en rublos, acceso sin VPN ni tarjeta extranjera.