Alibaba (Qwen)

Qwen2.5 72B Instruct

Tipo
modello linguistico
Contesto
131K token
Uscita massima
4K
Uscito il
18 settembre 2024
Stringa per l'API
Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
Pesi
aperti

Prezzi per fornitore

Fornitore Ingresso ($ per 1M) Uscita ($ per 1M) Nei nostri dati dal
Abacus.AI $0,11 $0,38 31 lug 2026
DeepInfra $0,12 $0,39 31 lug 2026
Hyperbolic $0,12 $0,3 31 lug 2026
Nebius Token Factory $0,13 $0,4 31 lug 2026
alibaba-cn $0,574 $1,721 31 lug 2026
siliconflow-cn $0,59 $0,59 31 lug 2026
SiliconFlow $0,59 $0,59 31 lug 2026
Fireworks AI $0,9 $0,9 1 ago 2026
Alibaba (Qwen) $1,4 $5,6 31 lug 2026

È mostrata solo la tariffa base e solo i prezzi a token. Le tariffe batch, agevolate o in cache, così come i prezzi per immagine o per secondo di video, non entrano in questa tabella: non possono stare nella stessa colonna di un prezzo per milione di token.

La data nell'ultima colonna è il giorno in cui questo prezzo è entrato per la prima volta nella nostra raccolta. Il prezzo può essere più vecchio: prima di quel giorno semplicemente non lo registravamo. Da allora non è cambiato — altrimenti al suo posto ci sarebbe una riga nuova con una data nuova.

Risultati delle misurazioni

Insieme di compiti Risultato Condizioni della prova Misurato da
Arena Score, programmazione 1.292,93 1.285–1.301 — —
Arena Score in inglese 1.282,77 1.278–1.288 — —
Arena Score, matematica 1.282,63 1.274–1.291 — —
Arena Score, richieste lunghe 1.281,92 1.274–1.290 — —
Arena Score in francese 1.278,91 1.246–1.312 — —
Arena Score, dialogo a più turni 1.271,85 1.264–1.280 — —
Arena Score, richieste difficili 1.270,92 1.265–1.277 — —
Arena Score, generale 1.269,18 1.265–1.273 — —
Arena Score in russo 1.262,99 1.254–1.272 — —
Arena Score, rispetto delle istruzioni 1.254,53 1.249–1.260 — —
Arena Score in spagnolo 1.254,22 1.223–1.285 — —
Arena Score, domande da esperto 1.244,85 1.233–1.257 — —
Arena Score, scrittura creativa 1.221,67 1.213–1.230 — —
MATH, livello di difficoltà cinque 63,17 % · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
GPQA Diamond — domande di livello dottorale 32,2 % · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
BALROG — ambienti di gioco 16,2 % — Balrog Leaderboard
WeirdML — compiti insoliti di apprendimento automatico 15,97 % — WeirdML Leaderboard
Mock AIME 2024–2025 — problemi da olimpiadi 7,96 % · con impalcatura calibrata Epoch evaluations
The Agent Company — compiti di lavoro in un ambiente d'ufficio 5,7 % — TheAgentCompany experiment results github