К списку моделей
Логотип Qwen, разработчика Qwen3 32B

Qwen3 32B

От Qwen

Open Source
FAMQwen
CTX41K
PAR32B
Релиз: 2025-04-28
StandardGeneralTextOpen WeightsFrontier EfficiencyLocal

Краткое описание

Qwen3 32B — это мощная плотная модель (32.8 млрд параметров), сочетающая высокую скорость и глубокое логическое мышление. Поддерживает режим «Thinking» для решения сложных математических и инженерных задач.

Агрегированный профиль

Qwen3 32B сильнее всего выглядит в категории «код и рассуждения». Индекс 81/100 рассчитан по процентильным позициям в 2 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.

Код81/100

2 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Рассуждения76/100

3 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.

БенчмаркРезультатМестоДоказательство
Arena Elo (LMSYS)1442129 из 384Источник не указан
MMLU (Общие знания)88.5%123 из 391Источник не указан
HumanEval (Кодинг)93%75 из 391Источник не указан
MATH (Математика)92.9%66 из 391Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)70.1%95 из 390Источник не указан
SWE-bench (Разработка)62.4%70 из 381Источник не указан

Подробный обзор модели

Qwen3-32B — это «золотая середина» в линейке Alibaba Cloud, выпущенная в апреле 2025 года. Эта модель доказывает, что при правильной архитектуре и качестве обучающих данных, 32 миллиарда параметров могут соревноваться с гигантами в сотни миллиардов параметров.

Архитектура и особенности

Модель построена на плотной (dense) архитектуре, что обеспечивает высокую стабильность и предсказуемость ответов.

  • Параметры: 32.8 млрд.
  • Контекстное окно: 128 000 токенов.
  • Оптимизация под STEM: Qwen3-32B прошла глубокое дообучение на массивах математических формул и технической документации.
  • Эффективность: модель идеально подходит для развертывания на пользовательском оборудовании (например, на одной или двух картах RTX 4090).

Производительность и бенчмарки

Несмотря на скромный размер, Qwen3-32B показывает феноменальные результаты в точных науках.

БенчмаркПоказательОсобенности
MATH 50096.1%Уровень топовых проприетарных моделей
AIME 202573.0%Высокая способность к олимпиадной логике
MMLU Pro79.8%Широкий кругозор и эрудиция
GPQA Diamond66.8%Научное мышление на высоком уровне

Цены и доступность

Qwen3-32B является одной из самых доступных моделей для разработчиков, предлагая качество флагманов по цене бюджетных решений.

  • Input: $0.08 за 1 млн токенов.
  • Output: $0.24 за 1 млн токенов.

Идеальные сценарии применения

  • Математические помощники: создание образовательных сервисов и репетиторов по точным наукам.
  • Копилот для кодинга: благодаря высокой скорости и точности в синтаксисе.
  • Локальные ИИ-ассистенты: для пользователей, заботящихся о приватности.
  • Анализ данных: быстрая обработка структурированной информации и CSV-файлов.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • Феноменальная точность для своего размера.
  • Очень низкая стоимость токенов.
  • Возможность запуска на домашнем железе.
  • Отличная поддержка русского языка.

Минусы:

  • Контекстное окно меньше, чем у серии 3.6.
  • Может уступать в творческом письме и нюансах психологии.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

На чём запустили?

Реальные замеры сообщества и помеченные редакционные ориентиры для локального запуска Qwen3 32B.

Сначала оцените, поместится ли выбранная квантизация в вашу RAM или VRAM.

Калькулятор локальных LLM

Для этой модели пока нет одобренных замеров.

Если вы запускали её локально, поделитесь конфигурацией — после проверки она появится здесь.

Скорость зависит от версии рантайма, драйверов, длины контекста и настроек. Редакционные значения — ориентир, а не гарантированный результат.

Стоимость API

$0.08 / $0.24 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU88.5%Code93%Math92.9%GPQA70.1%SWE62.4%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1442
MMLU (Общие знания)88.5%
HumanEval (Кодинг)93%
MATH (Математика)92.9%
GPQA (Экспертные знания)70.1%
SWE-bench (Разработка)62.4%

Другие модели семейства Qwen

Экосистема Qwen3 32B

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.

Сервисы с поддержкой модели

Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.

Искать в /services/ →

MCP и инструменты

Весь каталог

Точных связей пока нет. Искать по разработчику.

Обсуждения о Qwen3 32B

Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.

Создать обсуждение