Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.

qwen3-32b est un modèle textuel de Qwen avec mode raisonnement. Adapté au code, à l'analyse de documents et d'images, à l'analytique et à la génération de texte. Le contexte de 40960 jetons permet de traiter un gros fichier ou une longue conversation en une seule requête.

Le modèle génère jusqu'à 16384 jetons par réponse, soit des dizaines de milliers de caractères : un long article, une instruction détaillée ou un module de code complet. Si besoin, poursuivez la génération avec la requête suivante : le contexte de 40960 jetons est suffisant.

Oui, le raisonnement avant réponse est une fonctionnalité du modèle. Il décompose la tâche étape par étape avant de donner le résultat, ce qui aide en mathématiques, logique, débogage de code et pour les questions nécessitant précision plutôt que vitesse.

Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Via l'API BotHub compatible OpenAI, vous le connectez à vos services, décrivez les outils par schéma et obtenez une réponse au format souhaité, sans réécrire l'intégration lors d'un changement de modèle.

Les images et documents peuvent être téléchargés : le modèle les accepte en entrée et répond par texte (ex: analyse de schéma, capture d'écran ou PDF). Il n'y a pas d'indication pour l'audio et la vidéo dans nos données, il est donc préférable de tester ce scénario avec un petit fichier.

Qwen3 est une famille de modèles multilingues, mais nous n'avons pas d'évaluation spécifique pour le russe. Il est préférable de tester sur vos propres tâches : envoyez un prompt type et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre. Accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles.