Qwen3-32B (Thinking)
32B
Cantidad de parámetros del modelo
Alibaba
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
29 de abril de 2025
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grande de la serie Qwen, ofreciendo una amplia suite de modelos densos y mezcla de expertos (MoE).
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
Capaz de comprender contextos complejos y generar oraciones lógicamente coherentes, aunque ocasionalmente en control de tono.
7.7
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.3
Capacidad de razonamiento
Capaz de construir marcos lógicos de nivel múltiple, logrando más del 99% de precisión en el modelado matemático complejo.
9.0
Comparación de modelos
Qwen3-32B (Thinking) vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Qwen3-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-32B (Thinking) vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-32B (Thinking) vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen3-32B (Thinking) vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes de la serie Qwen, que ofrece una colección completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes en la serie Qwen, que ofrece una suite completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 es la versión beta de Qwen2, manteniendo su arquitectura como un modelo de transformador solo decodificador con activación SwiGLU, RoPE y mecanismos de atención de varias cabezas. Ofrece nueve tamaños de modelos y tiene capacidades mejoradas de lenguaje multilingüe y de chat, admitiendo una longitud de contexto de 32,768 tokens. Todos los modelos tienen prompts de sistema habilitados para roles, y el código admite la implementación nativa en transformers.
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 es la versión beta de Qwen2, manteniendo su arquitectura como un modelo de transformador de solo decodificador con activación SwiGLU, RoPE y mecanismos de atención de varias cabezas. Ofrece nueve tamaños de modelo y tiene capacidades mejoradas en multilingüismo y modelos de chat, con un contexto de longitud de 32.768 tokens. Todos los modelos tienen habilitados prompts de sistema para interpretación de roles, y el código admite implementación nativa en transformers.
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