Qwen Plus
qwen-plus/text-to-text — это сложная большая языковая модель, разработанная Alibaba Cloud и входящая в знаменитое семейство Qwen. Будучи моделью среднего и высшего уровня, она обеспечивает оптимальный баланс между возможностями рассуждения и вычислительной эффективностью. Разработанная для сложной генерации и понимания текста, qwen-plus/text-to-text превосходно справляется с многоязычной обработкой, особенно в китайском и английском контекстах. Она выделяется за счет надежного логического мышления, математических способностей и генерации кода. Независимо от того, используется ли она для автоматического создания контента или сложного анализа данных, qwen-plus/text-to-text представляет собой надежное и масштабируемое решение для разработчиков, которым требуется производительность корпоративного уровня без задержек, характерных для более крупных флагманских моделей.
Примеры использования API
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "qwen-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Qwen Plus pricing
Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 10% below official rates.
Ваш объём
Qwen · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter
Прайс + 5.5% комиссия за кредит
$42.88
в месяц
Input (non-cached)$13.504
Cache read$4.0512
Output$25.32
Qwen
Напрямую от Qwen (прайс)
$40.64
в месяц
Input (non-cached)$12.8
Cache read$3.84
Output$24
ВЫГОДНЕЕ
GPTProto
10% off официальной
$36.58
в месяц
После скидки$36.58
Effective$36.58
Месячная стоимость по источникам
OpenRouter
$42.88
Qwen
$40.64
GPTProto
$36.58
Экономия $4.06 / мес
на GPTProto против Qwen (−10%)
Годовая экономия ≈ $48.77 · оплата по факту
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
Похожие модели
Все модели
| Модель | Вход → Выход | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 1M | $0.36 / $1.08 per 1M | $0.07 / $0.07 per 1M | Вход: Текст Выход: Текст | |
| — | — | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | |
| 1.05M | $0.79 / $2.38 per 1M | — / $0.04 per 1M | Вход: Текст Выход: Текст | ||
| 1.05M | $8.00 / $40.00 per 1M | $10.00 / $0.80 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: ВидеоВход: ДокументВход: Аудио Выход: Текст | ||
| 1M | $9.00 / $45.00 per 1M | $11.25 / $0.23 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: ВидеоВход: ДокументВход: Аудио Выход: Текст | ||
| — | 1.31M | $0.15 / $0.50 per 1M | — / $0.03 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: ВидеоВход: Документ Выход: Текст | |
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | |
| 1.31M | $1.26 / $3.96 per 1M | — / $0.23 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | — / $0.30 per 1M | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | ||
| 1M | $1.80 / $5.40 per 1M | $2.25 / $0.23 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: ВидеоВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1M | $4.50 / $22.50 per 1M | $5.63 / $0.45 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $0.90 / $4.50 per 1M | $0.60 / $0.09 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $2.70 / $13.50 per 1M | $0.27 / $0.27 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $0.16 / $0.96 per 1M | $0.20 / $0.02 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $1.60 / $9.60 per 1M | $2.00 / $0.16 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 500K | $1.20 / $3.60 per 1M | $0.30 / $0.30 per 1M | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | ||
| 1M | $1.80 / $9.00 per 1M | $2.25 / $0.18 per 1M | Вход: ТекстВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $0.48 / $0.96 per 1M | $0.10 / $0.10 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1.05M | $1.26 / $3.96 per 1M | $0.23 / $0.23 per 1M | Вход: ТекстВход: ИзображениеВход: Документ Выход: Текст | ||
| 1M | $0.36 / $1.44 per 1M | $0.07 / $0.07 per 1M | Вход: ТекстВход: Документ Выход: Текст | ||
| — | 1.05M | $0.30 / $1.20 per 1M | — / $0.006 per 1M | Вход: Текст Выход: Текст | |
| 1M | $0.75 / $1.50 per 1M | $0.12 / $0.12 per 1M | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | ||
| 262K | $0.85 / $3.60 per 1M | $0.14 / $0.14 per 1M | Вход: ТекстВход: Документ Выход: Текст | ||
| 205K | $0.24 / $0.96 per 1M | $0.30 / $0.02 per 1M | Вход: ТекстВход: Документ Выход: Текст | ||
| 262K | $0.54 / $2.70 per 1M | $0.09 / $0.09 per 1M | Вход: ТекстВход: Документ Выход: Текст | ||
| — | $0.04 / $0.18 per 1M | $0.009 / $0.009 per 1M | Вход: Текст Выход: Текст | ||
| 262K | $1.08 / $5.40 per 1M | $0.22 / $0.22 per 1M | Вход: Текст Выход: Текст | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | ||
| 262K | $0.10 / $0.97 per 1M | — | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст | ||
| 262K | $0.02 / $0.18 per 1M | — | Вход: ТекстВход: Изображение Выход: Текст |
Разблокируйте API qwen-plus/text-to-text: идеальная интеграция на GPT Proto
GPT Proto обеспечивает беспрепятственный доступ к qwen-plus/text-to-text, предоставляя разработчикам возможности искусственного интеллекта корпоративного уровня для решения самых разных задач обработки текста. Изучите наш полный каталог моделей и найдите идеальное решение для вашего следующего проекта.
Основные возможности, преобразующие ваш рабочий процесс разработки
Модель qwen-plus/text-to-text представляет собой значительный шаг вперед в семействе Qwen, предлагая выверенный баланс между вычислительной мощностью рассуждений и скоростью работы. Она спроектирована для работы со сложными промптами, требующими глубокого лингвистического понимания и логической согласованности на длинных контекстах. Разработчики выбирают qwen-plus/text-to-text за ее исключительную производительность в двуязычной среде, где она поддерживает высокую точность как на английском, так и на китайском языках. Ее базовая архитектура оптимизирована для минимизации галлюцинаций, что гарантирует достоверность и контекстную обоснованность генерируемого контента. Интегрируя эту модель через GPT Proto, вы получаете стабильную среду для создания приложений, требующих сложной генерации и анализа текста.
Упрощенная интеграция API для продакшн-приложений
Интеграция qwen-plus/text-to-text в ваш существующий программный стек не представляет труда благодаря нашему единому API. Разработчики могут быстро реализовать такие функции, как автоматическое создание резюме или интеллектуальные чат-боты, следуя нашей документации для разработчиков. API разработан с учетом требований высокой доступности и низкой задержки, гарантируя, что ваши рабочие приложения останутся отзывчивыми при высокой нагрузке.
Надежность корпоративного уровня и оптимизация производительности
Надежность лежит в основе работы с qwen-plus/text-to-text на платформе GPT Proto. Мы гарантируем, что ваши запросы к API обрабатываются в приоритетном порядке, обеспечивая бесперебойную работу, необходимую для критически важных бизнес-приложений. Способность модели справляться со сложными инструкциями делает ее идеальным выбором для таких задач, как генерация кода и сложное извлечение данных, где точность имеет первостепенное значение.
qwen-plus/text-to-text на GPT Proto предлагает мощное и экономичное решение для разработчиков, которым требуется высокий уровень логического мышления без необходимости самостоятельно управлять инфраструктурой.
Почему разработчики выбирают GPT Proto для интеграции API
GPT Proto упрощает управление передовыми моделями, такими как qwen-plus/text-to-text, предоставляя централизованную панель управления и прозрачное выставление счетов. Вы можете отслеживать производительность API и использование токенов в режиме реального времени, что позволяет эффективнее распределять ресурсы. Наша подробная документация гарантирует, что вы сможете начать работу за считанные минуты, независимо от вашего любимого языка программирования.
| Функция | Стандартные модели | qwen-plus/text-to-text на GPT Proto |
|---|---|---|
| Скорость ответа | Умеренная | Высоко оптимизирована |
| Длина контекста | Ограниченная | Расширенная поддержка |
| Двуязычная точность | Базовая | Превосходная (CN/EN) |
| Логика рассуждений | Стандартная | Продвинутый логический поток |
Прозрачное ценообразование и быстрый старт за несколько минут
Наша модель ценообразования основана на прозрачности и гибкости с использованием прямой системы пополнения баланса. Вы можете легко пополнить баланс, чтобы сразу начать использовать qwen-plus/text-to-text, не беспокоясь о скрытых платных подписках. Отслеживайте подробное потребление ресурсов и управляйте ключами API через централизованную панель управления для полного контроля.
Готовы вывести свое приложение на новый уровень с помощью искусственного интеллекта мирового класса? Начните свой путь сегодня и найдите больше полезных материалов и руководств в нашем официальном блоге.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы об этой модели ИИ
Что такое qwen-plus/text-to-text?
qwen-plus/text-to-text — это передовая большая языковая модель из серии Qwen от Alibaba Cloud, специально разработанная для решения сложных лингвистических задач с высокой точностью. Эта модель выступает в роли усовершенствованной версии в линейке, предлагая значительный скачок в возможностях рассуждения и извлечения знаний по сравнению с версиями turbo. В ней используется сложная трансформерная архитектура, оптимизированная как для понимания, так и для генерации человекоподобного текста в самых разных предметных областях. На платформе GPT Proto qwen-plus/text-to-text часто выбирают разработчики, которым требуется модель, способная выполнять сложные инструкции при сохранении высокой пропускной способности. Ее архитектура настроена на баланс между глубоким семантическим пониманием и практической скоростью выполнения, что делает qwen-plus/text-to-text универсальным инструментом для современных ИИ-приложений, требующих как интеллекта, так и надежности в производственной среде.
Что умеет qwen-plus/text-to-text?
Возможности qwen-plus/text-to-text охватывают широкий спектр текстовых функций, включая творческое письмо, техническую документацию и сложное логическое рассуждение. Она особенно искусна в суммировании длинных документов, переводе языков с учетом культурных нюансов и генерации функциональных фрагментов кода на различных языках программирования. Кроме того, qwen-plus/text-to-text способна выполнять анализ настроений, извлекать структурированные данные из неструктурированного текста и вести многоуровневый диалог, требующий постоянного сохранения контекста. Разработчики часто используют qwen-plus/text-to-text для создания интеллектуальных чат-ботов, которым необходимо точно обрабатывать профессиональные запросы. Ее способность решать математические задачи и предоставлять пошаговые объяснения добавляет еще один уровень полезности для образовательных инструментов. Используя qwen-plus/text-to-text на GPT Proto, пользователи могут автоматизировать повторяющиеся письменные задачи, гарантируя при этом, что результат остается связным и контекстуально релевантным конкретным потребностям их целевой аудитории или отрасли.
Какая компания или команда разработала qwen-plus/text-to-text?
Модель qwen-plus/text-to-text была разработана Alibaba Cloud, подразделением облачных вычислений Alibaba Group. Специализированная исследовательская команда, стоящая за семейством Qwen, сосредоточена на совершенствовании методов крупномасштабного предварительного обучения и алгоритмов выравнивания, чтобы гарантировать, что модели являются одновременно мощными и безопасными для публичного использования. Alibaba Cloud имеет богатую историю инноваций в области искусственного интеллекта, стремясь предоставить доступную инфраструктуру ИИ для глобальных предприятий. Разработка qwen-plus/text-to-text отражает их стремление создавать модели, которые превосходно работают в двуязычной среде, особенно для пользователей, которым требуется высокая производительность на китайском и английском языках. Эта команда постоянно обновляет модель для повышения точности фактов и логики рассуждений на основе огромных массивов данных и отзывов пользователей. Интеграция qwen-plus/text-to-text через GPT Proto позволяет пользователям использовать этот инженерный опыт мирового класса с помощью упрощенного и стабильного шлюза API.
Чем qwen-plus/text-to-text отличается от GPT, Claude или Gemini?
Хотя такие модели, как GPT, Claude и Gemini, являются первоклассными, qwen-plus/text-to-text предлагает уникальные преимущества, особенно в части оптимизации для восточноазиатских языков наряду с английским. По сравнению с GPT-4, qwen-plus/text-to-text часто демонстрирует более высокую скорость инференса при аналогичном уровне сложности рассуждений, что делает ее более экономичной для задач с большими объемами. Claude известна своей безопасностью и большим контекстом, но qwen-plus/text-to-text обеспечивает очень конкурентоспособную производительность в задачах логического структурированного вывода и написания кода. Gemini уделяет большое внимание интеграции с экосистемой Google, в то время как qwen-plus/text-to-text создана как гибкая, независимая от облака мощная система, доступная через такие платформы, как GPT Proto. Основным отличием является специализированное обучение модели на разнообразных наборах данных, которые повышают ее производительность в конкретных региональных контекстах и технических областях. Выбор qwen-plus/text-to-text часто сводится к ее превосходному балансу локализованного языкового превосходства и интеллекта общего назначения.
Каковы основные сценарии применения qwen-plus/text-to-text?
Основные сценарии применения qwen-plus/text-to-text включают корпоративное управление знаниями, автоматизированную поддержку клиентов и локализованный контент-маркетинг. В корпоративном секторе она используется для анализа внутренних документов и создания содержательных отчетов или сводок. В сфере электронной коммерции qwen-plus/text-to-text помогает генерировать описания товаров и обрабатывать запросы клиентов на нескольких языках, расширяя глобальный охват. Команды разработчиков программного обеспечения используют ее в качестве помощника по кодированию для эффективной отладки или рефакторинга скриптов. Кроме того, qwen-plus/text-to-text очень эффективна в секторе образования для создания персонализированного контента для обучения или помощи в оценке. Способность обрабатывать структурированные данные делает ее идеальной для финансового анализа, где требуется извлечение ключевых метрик из новостных статей. Получая доступ к qwen-plus/text-to-text на GPT Proto, предприятия могут быстро развертывать эти решения в своих существующих программных экосистемах с минимальными трудностями и максимальной масштабируемостью.
Какие отрасли или роли получают наибольшую выгоду от qwen-plus/text-to-text?
Такие отрасли, как финтех, электронная коммерция, юридические технологии и образование, колоссально выигрывают от точности, предлагаемой qwen-plus/text-to-text. Профессионалы, такие как инженеры-программисты, находят ее бесценной для быстрого прототипирования и документирования, в то время как менеджеры по маркетингу используют ее для масштабирования производства контента в различных демографических сегментах. Аналитики данных используют qwen-plus/text-to-text для интерпретации сложных качественных данных или преобразования необработанного текста в структурированные форматы для дальнейшей обработки. Юристы используют модель для первичного рассмотрения документов и составления стандартных договоров. В индустрии обслуживания клиентов руководители службы поддержки внедряют qwen-plus/text-to-text для управления взаимодействием на базе ИИ, которое выглядит естественным и решает проблемы пользователей без участия человека. Универсальность qwen-plus/text-to-text делает ее горизонтальным инструментом, который адаптируется к специфической терминологии и требованиям соответствия практически любой профессиональной сферы, особенно при управлении через интерфейс GPT Proto.
Насколько сильна qwen-plus/text-to-text в качестве вывода, креативности и программировании?
С точки зрения качества вывода qwen-plus/text-to-text стабильно входит в топ среди моделей среднего размера, демонстрируя высокую точность в соблюдении сложных ограничений. Ее креативность проявляется в способности генерировать разнообразную прозу, стихи и маркетинговые тексты, избегая повторяющихся паттернов. В написании кода qwen-plus/text-to-text демонстрирует сильные навыки владения Python, JavaScript, Java и C++, часто предоставляя правильный синтаксис и логические структуры для сложных алгоритмических задач. Модель также способна объяснять логику кода, что является большим плюсом для разработчиков, использующих ее для задач код-ревью. Хотя она остается текстовой моделью, ее логическая основа позволяет ей симулировать сложные рабочие процессы и предоставлять творческие решения инженерных проблем. Пользователи GPT Proto часто сообщают, что qwen-plus/text-to-text обеспечивает более обоснованный и менее «галлюциногенный» опыт по сравнению со многими другими моделями в своем классе.
Как вызвать qwen-plus/text-to-text через API?
Вызов qwen-plus/text-to-text через API GPT Proto — это простой процесс, разработанный для удобства разработчиков. Сначала вам нужно создать учетную запись на панели управления GPT Proto и получить свой уникальный ключ API. API следует стандартной архитектуре RESTful, позволяя отправлять POST-запросы к эндпоинту генерации чата. В теле запроса вы укажете 'qwen-plus' в качестве параметра модели. GPT Proto предоставляет подробную документацию и примеры SDK, которые помогут вам интегрировать qwen-plus/text-to-text в ваши приложения на Python, Node.js или Go. Платформа управляет базовой инфраструктурой, гарантируя, что ваши запросы к qwen-plus/text-to-text направляются через стабильные серверы с низким временем отклика. Этот единый интерфейс означает, что вы можете переключаться между моделями или масштабировать использование qwen-plus/text-to-text без изменения логики вашей основной интеграции, экономя значительное время и ресурсы на разработку.
Как рассчитывается стоимость для qwen-plus/text-to-text?
Ценообразование для qwen-plus/text-to-text на платформе GPT Proto рассчитывается на основе потребления токенов, которое включает как входной промпт, так и сгенерированный вывод. Каждый запрос к qwen-plus/text-to-text точно учитывается, а стоимость списывается непосредственно с баланса вашей учетной записи. В отличие от некоторых платформ, использующих сложные кредитные системы, GPT Proto использует прозрачную модель прямой валюты. Это означает, что вы можете видеть в реальном времени, сколько именно стоит каждый вызов qwen-plus/text-to-text. Тарифы на qwen-plus/text-to-text конкурентоспособны, что отражает ее позицию как высокопроизводительной, но эффективной модели. Такие факторы, как длина контекста и количество сгенерированных токенов, влияют на итоговую цену каждого взаимодействия. Разработчики могут отслеживать использование qwen-plus/text-to-text через централизованную панель управления, чтобы гарантировать, что их проекты остаются в рамках бюджета, получая при этом преимущества производительности ИИ корпоративного уровня.
Как оплатить использование qwen-plus/text-to-text на GPT Proto?
Чтобы оплатить использование qwen-plus/text-to-text на GPT Proto, вам просто нужно перейти в Центр выставления счетов (Billing Center) на панели управления вашей учетной записи. Там вы можете выбрать пополнение баланса (Top-up Balance), добавив средства с помощью поддерживаемых способов оплаты, таких как кредитные карты или другие цифровые платежные шлюзы. Платформа не использует модель подписки или «кредиты»; вместо этого вы поддерживаете денежный баланс, который используете по мере необходимости. Это обеспечивает максимальную гибкость, так как вы платите только за то количество ресурсов qwen-plus/text-to-text, которое потребляете. Как только вы добавляете средства, баланс сразу становится доступным для использования во всех ваших вызовах API. Управлять своими расходами на qwen-plus/text-to-text легко, так как в разделе биллинга доступны подробные журналы транзакций и отчеты об использовании. Такой подход с прямой оплатой гарантирует отсутствие скрытых комиссий или сгорающих баллов при использовании qwen-plus/text-to-text.
Поддерживает ли qwen-plus/text-to-text мультимодальный ввод, например изображения или аудио?
Текущая версия qwen-plus/text-to-text является исключительно текстовой моделью, что означает ее специализацию на обработке и генерации письменного языка. Она не поддерживает нативную загрузку изображений или аудиофайлов для анализа так, как это делала бы мультимодальная модель вроде Qwen-VL или GPT-4o. Тем не менее, вы все равно можете использовать qwen-plus/text-to-text для обработки текстовых описаний изображений или транскрипций аудиофайлов. Многие разработчики используют отдельный движок распознавания речи в текст, а затем передают полученный текст в qwen-plus/text-to-text для рассуждений или суммаризации. Хотя фокус qwen-plus/text-to-text остается на лингвистическом совершенстве, ее глубокое понимание контекста делает ее идеальным «мозгом» для мультимодальных конвейеров, где текст является основной средой инструкций и вывода. GPT Proto предлагает другие специализированные модели, если вашему проекту требуется встроенная обработка визуальных или аудиоданных наряду с qwen-plus/text-to-text.
Существуют ли риски нарушения авторских прав при генерации контента с помощью qwen-plus/text-to-text?
Использование qwen-plus/text-to-text для генерации контента в целом следует отраслевому стандарту, согласно которому пользователь сохраняет право собственности на входные данные и сгенерированный вывод. Alibaba Cloud и GPT Proto стремятся обеспечить безопасную среду, но пользователи всегда должны проверять сгенерированный контент на точность и оригинальность. Хотя qwen-plus/text-to-text обучена на огромном наборе данных для обеспечения уникальности и полезности текста, ответственность за то, как этот контент публикуется или используется, лежит на пользователе. Рекомендуется использовать qwen-plus/text-to-text в качестве совместного инструмента для расширения человеческого творчества, а не как полную замену профессиональной проверки. GPT Proto также включает фильтры безопасности для минимизации генерации ограниченного или вредоносного контента моделью qwen-plus/text-to-text. Всегда следите за тем, чтобы использование qwen-plus/text-to-text соответствовало законам об авторском праве вашей местной юрисдикции и условиям обслуживания платформы.
Похожие статьи
Руководства, сравнения и обновления по этой модели.
Все статьи
ИИ от Alibaba Cloud: от объема токенов к реальной ценности
По мере взросления рынка облачного ИИ конкуренция смещается от чистого объема токенов к полностековой инфраструктуре и промышленной интеграции. Узнайте, как Alibaba Cloud возглавляет переход от потребительского хайпа к корпоративной utilidad (полезности) и почему специализированные решения являются ключом к долгосрочному успеху.
Qwen 2.5 32b: идеальный баланс для локального ИИ
Узнайте, почему архитектура 32b является «золотой серединой» для разработчиков ИИ, предлагая высокую способность к рассуждениям при низких системных требованиях и колоссальной эффективности.
ИИ от Alibaba Cloud: от объема токенов к реальной ценности
По мере взросления рынка облачного ИИ конкуренция смещается от чистого объема токенов к полностековой инфраструктуре и промышленной интеграции. Узнайте, как Alibaba Cloud возглавляет переход от потребительского хайпа к корпоративной utilidad (полезности) и почему специализированные решения являются ключом к долгосрочному успеху.
Встречайте Qwen 3: новейшая серия открытых ИИ-моделей от Alibaba
Изучите Qwen 3, новейшую модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом от Alibaba. Узнайте, в чем ее особенности, как она соотносится с другими моделями и как получить к ней доступ.