Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Qwen · pașaport de model

Qwen: Qwen3 32B

qwen3-32b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
32.8B parametri
131,072 context
Lansat 2025-04-29(curatoriat)

General · LMArena: 1,347#205 din 396
Cea mai bună percentilă: 78.1Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă: 53.6mediană 48.6

Ce spun datele

Evaluat pe 11 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 46,6 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 78.1 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 31.5 pct pe IFBench (Artificial Analysis).

Halucinații HHEM (Vectara)78.1 pct94.1%Verifică →
BFCL v4 (apelare de funcții)Clasament inactiv72 pct48.7%Verifică →
MMLU-Pro (Artificial Analysis)65.9 pct79.8%Verifică →
LiveCodeBench (Artificial Analysis)60.3 pct54.6%Verifică →
Programare51.7 pct1,406Verifică →
Prompturi dificile50 pct1,367Verifică →
General48.5 pct1,347Verifică →
AIME (matematică)48 pct66.9%Verifică →
Urmarea instrucțiunilor47.7 pct1,331Verifică →
GPQA Diamond47.1 pct65.7%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)31.5 pct36.3%Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3-32B

Parametri32.8B

ArhitecturăQwen3ForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-32B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3-32b

Lungime context131,072 tokeni

Ieșire maximă16,384 tokeni

Preț intrare$0.08 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.28 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-aTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-32b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3-32b stands at 53.6 (raw mean 54.6) — measured on 11 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3-32b stands at 53.6 versus a cohort median of 48.6 across 150 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →