Qwen3.7-Plus est un LLM propriétaire de Qwen, sorti le 31 mai 2026. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, adaptée au traitement de volumes de texte particulièrement importants, et par des poids non ouverts.

Qwen3.7 Max est un LLM propriétaire de Qwen, éditeur chinois, sorti le 19 mai 2026. Sa fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens constitue l’un de ses principaux signes distinctifs, avec une capacité adaptée au traitement de très grands volumes de texte.

Qwen: Qwen3.6 Max Preview est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 27 avril 2026. Sa fenêtre de contexte de 262 144 tokens constitue l’un de ses principaux traits distinctifs pour le traitement de longs contenus.

Qwen: Qwen3.6 Flash est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 27 avril 2026. Il combine une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens avec un positionnement très économique, à 91% sous la moyenne tarifaire des LLM similaires et environ 29.3 fois moins cher que les modèles…

Publié par Qwen le 21 avril 2026, Qwen3.6-27B est un LLM causal open-weights de 28 milliards de paramètres, distribué sous licence Apache 2.0 avec usage commercial autorisé. Il associe une fenêtre de contexte native de 262 144 tokens à un positionnement tarifaire très économique.

Publié par Qwen le 16 avril 2026, Qwen3.6-35B-A3B est un modèle de langage causal avec encodeur vision. Son architecture Mixture of Experts réunit Gated DeltaNet et Gated Attention, avec 35 milliards de paramètres au total, dont 3 milliards activés.

qwen3.6-plus-04-02 est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 2 avril 2026. Son profil Benchable est très contrasté : il atteint le plafond sur Hallucinations et Email Classification, et obtient un résultat solide en suivi d’instructions.

Qwen3.6 Plus est un LLM propriétaire de l’éditeur chinois Qwen, lancé le 31 mars 2026. Sa principale caractéristique est une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, adaptée au traitement de très grands volumes de texte ou de code au sein d’une même requête.

Publié par Qwen le 2 mars 2026, Qwen3.5-0.8B est un modèle de langage causal compact de 800 millions de paramètres, associé à un encodeur vision. Son architecture hybride combine Gated DeltaNet, Gated Attention et FFN, avec un contexte natif de 262 144 tokens.

Qwen3.5-2B est un modèle de langage multimodal de Qwen, publié le 2 mars 2026 sous licence Apache 2.0. Ses poids ouverts autorisent l’usage commercial, le prototypage, la spécialisation par fine-tuning et les travaux de recherche ou de développement.

Qwen3.5-4B est un LLM multimodal de 4 milliards de paramètres publié par Qwen le 2 mars 2026. Son architecture hybride associe Gated Delta Networks, attention gated, FFN et encodeur visuel, avec une fusion précoce des tokens multimodaux.

Publié par Qwen le 2 mars 2026, Qwen3.5-9B est un modèle de langage causal de 9 milliards de paramètres, complété par un encodeur vision. Il prend en charge 201 langues et dialectes, ainsi que des usages de raisonnement, de codage, d’agents et de compréhension visuelle.

Qwen: Qwen3.5-Flash est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, lancé le 25 février 2026. Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, un format adapté au traitement de volumes de texte particulièrement importants.

Publié par Qwen le 24 février 2026, Qwen3.5-35B-A3B est un modèle de langage causal open-weights sous licence Apache 2.0, utilisable commercialement. Son architecture hybride associe Gated Delta Networks, attention gated et Mixture-of-Experts sparse, avec 35 milliards de paramètres au…

Publié par Qwen le 24 février 2026, Qwen3.5-27B est un LLM open-weights de 27 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Son principal positionnement associe une fenêtre de contexte native de 262 144 tokens, un encodeur de vision et un tarif très…

Publié par Qwen le 24 février 2026, Qwen3.5-122B-A10B est un LLM multimodal chinois à poids ouverts sous licence Apache 2.0, utilisable commercialement. Son architecture hybride associe Gated DeltaNet, Gated Attention et Mixture-of-Experts, avec 122 milliards de paramètres, dont 10…

Publié par Qwen le 16 février 2026, Qwen3.5-397B-A17B est un modèle de langage causal open-weights sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Son architecture Mixture-of-Experts réunit 397 milliards de paramètres, dont 17 milliards sont activés, et combine Gated Delta…

Publié le 4 février 2026 par Alibaba Cloud et la Qwen Team, qwen3-coder-next-2025-02-03 est un LLM chinois à poids ouverts spécialisé dans les agents de programmation et le développement local. Son architecture hybride de 48 couches associe Gated DeltaNet, attention à portes et mélange…

Qwen3 Max est un LLM propriétaire de Qwen, lancé le 25 janvier 2026. Développé en Chine, il associe 1000 milliards de paramètres à une fenêtre de contexte de 262 144 tokens et à des connaissances arrêtées au 30 juin 2025.

Qwen: Qwen3 Coder Plus est un LLM d’Alibaba Cloud / Qwen Team, sorti le 23 septembre 2025. Il se distingue surtout par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens. Ses connaissances sont arrêtées au 30 juin 2025.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 32B Instruct est un modèle vision-langage de 33 milliards de paramètres, doté d’une fenêtre de contexte de 262 144 tokens. Ses poids sont distribués sous licence Apache 2.0, avec un usage commercial autorisé.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 8B Instruct est un modèle vision-langage de 9 milliards de paramètres, proposé sous licence Apache 2.0 avec des poids ouverts et un usage commercial autorisé. Sa fenêtre de contexte de 262 144 tokens cible notamment les longues vidéos et les…

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 30B A3B Thinking est un modèle vision-langage open-weights de 31 milliards de paramètres. Cette édition Thinking associe une architecture MoE à un raisonnement renforcé, avec une fenêtre de contexte de 262 144 tokens.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 32B Thinking est un modèle vision-langage de 33 milliards de paramètres, orienté vers le raisonnement multimodal. Il traite notamment les images, les vidéos, le texte, les interfaces informatiques et la perception spatiale.

Qwen3 VL 4B Instruct est un modèle vision-langage de Qwen, sorti le 22 septembre 2025. Ses 4 milliards de paramètres, sa licence Apache 2.0 autorisant l’usage commercial et son positionnement très économique en font un modèle multimodal orienté vers un déploiement accessible.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 4B Thinking est un modèle vision-langage de 4 milliards de paramètres, conçu pour raisonner sur du texte, des images et des vidéos. Son édition Thinking met l’accent sur le raisonnement multimodal, la compréhension vidéo à long contexte, la…

Qwen3 VL 30B A3B Instruct est un modèle vision-langage de Qwen, publié le 22 septembre 2025 sous licence Apache 2.0. Son architecture MoE traite des conversations associant texte et image, avec des fonctions orientées vers les agents visuels, la génération de code visuel et la perception…

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 235B A22B Thinking est un modèle vision-langage de 236 milliards de paramètres, orienté raisonnement et distribué sous licence Apache 2.0. Il traite le texte, les images et les vidéos, avec une fenêtre de contexte de 262 144 tokens.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 235B A22B Instruct est un modèle vision-langage Instruct de 236 milliards de paramètres, dont 22 milliards actifs. Sa fenêtre de contexte atteint 262 144 tokens et ses connaissances couvrent les informations disponibles jusqu’au 31 mars 2025.

Publié par Qwen le 22 septembre 2025, Qwen3 VL 8B Thinking est un modèle vision-langage de 9 milliards de paramètres, doté d’une fenêtre de contexte de 262 144 tokens. Ses poids sont distribués sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé.

Qwen: Qwen3 Coder Flash est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 17 septembre 2025. Orienté vers le code, il se distingue surtout par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens. Ses connaissances couvrent les informations disponibles jusqu’au 30 juin 2025.

qwen3-next-80b-a3b-instruct-2509 est un LLM édité par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son profil d’évaluation couvre les connaissances générales, l’éthique, les hallucinations, la classification d’e-mails, les mathématiques et le code.

qwen3-next-80b-a3b-thinking-2509 est un LLM développé par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son profil Benchable est généraliste, avec des résultats élevés en connaissances générales, classification d’e-mails, raisonnement, programmation, éthique et hallucinations.

Publié par Qwen le 10 septembre 2025, Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est un LLM causal conçu exclusivement pour suivre des instructions, sans génération de blocs de raisonnement visibles. Son architecture Qwen3-Next associe attention hybride, Mixture-of-Experts fortement parcimonieux et…

Publié par Qwen le 10 septembre 2025, Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking est un LLM open-weights sous licence Apache 2.0, utilisable commercialement. Ses 80 milliards de paramètres reposent sur une architecture Mixture-of-Experts fortement parcimonieuse, avec 3 milliards de paramètres activés.

qwen-plus-2025-01-25 est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 8 septembre 2025. Il se distingue par une fenêtre de contexte de 1 000 000 tokens, adaptée aux volumes de texte particulièrement importants.

Qwen: Qwen3 30B A3B Thinking 2507 est un LLM à poids ouverts d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 28 août 2025. Son architecture Qwen3-MoE compte 30,5 milliards de paramètres, dont 3,3 milliards activés, avec 8 experts mobilisés parmi 128.

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct est un LLM à poids ouverts d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team, sorti le 31 juillet 2025. Orienté vers le développement logiciel, il cible le codage agentique, l’usage agentique du navigateur et la compréhension de dépôts de code.

Publié le 29 juillet 2025 par Alibaba Cloud et la Qwen Team, Qwen3 30B A3B Instruct 2507 est un LLM à poids ouverts. Cette architecture Qwen3-MoE compte 30.5 milliards de paramètres, dont 3.3 milliards activés, avec 128 experts et 8 experts mobilisés. Elle fonctionne uniquement en mode…

qwen3-235b-a22b-04-28 est un LLM développé par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son profil se distingue surtout en programmation, domaine dans lequel il obtient son résultat le plus compétitif. Le raisonnement constitue également un point fort.

qwen3-235b-a22b-07-25 est un LLM d’Alibaba Cloud, développé par la Qwen Team. Son profil d’évaluation se distingue surtout par de solides résultats en mathématiques et par des scores maximaux sur plusieurs tests de connaissances, d’éthique et de classification thématique.

Qwen3 235B A22B est un LLM open-weights de Qwen, publié le 25 juillet 2025 sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Cette architecture mixture-of-experts réunit 235 milliards de paramètres, dont 22 milliards activés, répartis entre 128 experts et 94 couches.

Publié par Qwen le 25 juillet 2025, Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 est un LLM open-weights sous licence Apache 2.0, utilisable commercialement. Son positionnement combine raisonnement approfondi, contexte natif de 262 144 tokens et tarification très économique, inférieure de 92% à la…

qwen3-coder-480b-a35b-07-25 est un LLM édité par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son évaluation couvre la classification de textes, le code, le raisonnement, les mathématiques et le suivi d’instructions.

Publié par Qwen le 22 juillet 2025, Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 est un LLM causal open-weights sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Son architecture Qwen3-MoE réunit 235 milliards de paramètres, dont 22 milliards sont activés. Il fonctionne exclusivement en mode…

qwen3-30b-a3b-04-28 est un LLM édité par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son profil Benchable couvre les connaissances générales, l’éthique, la classification d’e-mails, les hallucinations, le raisonnement et le code.

Qwen3 30B A3B est un LLM open-weight publié par Qwen le 29 avril 2025 sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit être comparé aux modèles de sa période plutôt qu’aux références…

Publié par Qwen le 29 avril 2025, Qwen3 32B appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA. Près d’un an après sa sortie, ses performances sont probablement dépassées, mais son prix très économique et sa licence Apache 2.0 ouverte à l’usage commercial préservent son…

qwen3-32b-04-28 est un LLM d’Alibaba Cloud / Qwen Team. Son profil Benchable est généraliste, avec des évaluations en General Knowledge, Reasoning, Ethics, Email Classification, Mathematics et Coding.

qwen3-8b-04-28 est un LLM d’Alibaba Cloud et de la Qwen Team. Son profil Benchable est contrasté : il obtient des scores élevés sur Ethics, Email Classification et General Knowledge, trois épreuves toutefois plafonnées qui départagent peu les modèles.

qwen3-14b-04-28 est un LLM édité par Alibaba Cloud et la Qwen Team. Son profil Benchable couvre le raisonnement, les connaissances générales, le code, l’éthique, la classification d’e-mails et le suivi d’instructions.

Sorti le 27 mars 2025, Qwen2.5-Omni-7B est désormais ancien à l’échelle de l’IA et largement dépassé par les modèles récents. Qwen l’a conçu comme un modèle multimodal de bout en bout, capable de traiter du texte, des images, de l’audio et de la vidéo.

QwQ-32B est un LLM causal de 32 milliards de paramètres publié par Qwen le 5 mars 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, probablement dépassée par les modèles plus récents et souvent retirée des catalogues.

Sorti le 28 février 2025, Qwen2.5 VL 32B Instruct est déjà ancien à l’échelle de l’IA, où une année suffit à séparer plusieurs générations. Ce modèle vision-langage de Qwen compte 34 milliards de paramètres et associe traitement du texte, des images, des graphiques, des mises en page et…

Publié par Qwen le 1er février 2025, Qwen-Turbo est déjà un modèle ancien à l’échelle de l’IA. Environ un an après sa sortie, il appartient à une génération probablement dépassée, dont les modèles sont souvent retirés des catalogues au profit de versions plus récentes.

Qwen3-Coder 480B A35B Instruct est un LLM open-weights de Qwen, publié sous licence Apache 2.0 le 31 janvier 2025. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, probablement dépassée par les modèles plus récents.

Publié par Qwen le 26 janvier 2025, Qwen2.5 VL 72B Instruct est un modèle vision-langage de 72 milliards de paramètres, ajusté pour suivre des instructions et produire du texte à partir d’images et de texte. Âgé d’environ un an, il appartient déjà à une génération probablement dépassée,…

Publié par Qwen le 26 janvier 2025, Qwen2.5 VL 7B Instruct est déjà ancien à l’échelle de l’IA : environ un an suffit à le placer derrière plusieurs générations plus récentes. Ce modèle vision-langage, ajusté pour suivre des instructions en anglais, transforme des contenus visuels et…

Publié par Qwen le 25 décembre 2024, QvQ-72B-Preview est un LLM expérimental de 73 milliards de paramètres consacré au raisonnement visuel. Près de deux ans après sa sortie, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, aujourd’hui largement dépassée par les modèles…

Publié par Qwen le 28 novembre 2024, QwQ-32B-Preview est un LLM causal expérimental consacré au raisonnement. Âgé d’environ deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit être replacé dans le contexte des modèles disponibles lors de sa sortie.

Qwen2.5-Coder 7B Instruct est un LLM open-weights publié par Qwen en septembre 2024. Conçu comme une déclinaison Coder au format Instruct, il associe 7 milliards de paramètres à une fenêtre de contexte particulièrement étendue. Sa licence Apache 2.0 autorise les usages commerciaux.

Qwen2.5-Coder 32B Instruct est un LLM de Qwen spécialisé dans la génération, le raisonnement et la correction de code. Sorti le 19 septembre 2024, il approche déjà deux ans, une ancienneté très importante dans l’IA. Ses connaissances s’arrêtent au 30 juin 2024.

Publié par Qwen le 19 septembre 2024, Qwen2.5 7B Instruct est un LLM open-weights sous licence Apache 2.0, utilisable commercialement. Désormais ancien à l’échelle de l’IA, il appartient à une génération probablement dépassée et souvent retirée des catalogues.

Publié par Qwen le 19 septembre 2024, Qwen2.5 72B Instruct est désormais un LLM ancien à l’échelle de l’IA, probablement dépassé par les modèles récents. À sa sortie, il se classait néanmoins dans le top 37% des LLM de sa génération sur GPQA.

Publié par Qwen en septembre 2024, Qwen2.5 32B Instruct est désormais un LLM ancien à l’échelle de l’IA, proche de deux ans d’ancienneté. À sa sortie, il se situait dans le tiers supérieur des 35 modèles de sa génération évalués sur GPQA.

Qwen2.5 14B Instruct est un LLM open-weights de Qwen, publié le 19 septembre 2024 sous licence Apache 2.0, avec usage commercial autorisé. Âgé de près de deux ans, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit être comparé aux modèles de sa période.

Publié par Qwen le 29 août 2024, Qwen2-VL-72B-Instruct est un LLM multimodal de 73 milliards de paramètres, ajusté pour suivre des instructions à partir de texte, d’images et de vidéos. Près de deux ans après sa sortie, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et…

Qwen2 72B Instruct est un LLM de Qwen sorti le 23 juillet 2024. Avec environ deux ans d’ancienneté, il appartient déjà à une génération ancienne à l’échelle de l’IA et doit être replacé parmi les modèles disponibles lors de son lancement, plutôt que comparé directement aux systèmes…

Qwen2 7B Instruct est un LLM de Qwen publié le 23 juillet 2024. Âgé de près de deux ans, il appartient désormais à une génération ancienne à l’échelle de l’IA, dont les performances sont largement dépassées par les modèles récents.

Publié par Qwen le 8 janvier 2026 sous licence ouverte Apache 2.0, Qwen/Qwen3-VL-Embedding-2B est un modèle d’embedding multimodal de 2 milliards de paramètres, tous actifs. Fondé sur Qwen3-VL, il projette textes, images, captures d’écran et vidéos dans un espace vectoriel partagé.

Qwen/Qwen3-VL-Embedding-8B est un modèle d’embedding multimodal de Qwen, publié sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 8 milliards de paramètres transforment textes, images, captures d’écran, vidéos et combinaisons multimodales en un vecteur dense unique. Sa dimension de sortie est…

Qwen: Qwen3 Embedding 0.6B est un modèle d’embedding textuel dense publié par Qwen le 5 novembre 2025 sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 596 millions de paramètres sont répartis sur 28 couches. Il accepte des séquences de 32K et produit par défaut des vecteurs de 1024 dimensions.

Qwen: Qwen3 Embedding 4B est un modèle d’embedding dense de Qwen, publié le 28 octobre 2025 sous licence ouverte Apache 2.0. Fondé sur Qwen3, il compte 4 milliards de paramètres actifs, répartis sur 36 couches, et accepte des séquences allant jusqu’à 32K.

Qwen: Qwen3 Embedding 8B est un modèle d’embedding dense de Qwen, publié sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 8 milliards de paramètres actifs et ses 36 couches produisent des vecteurs comptant jusqu’à 4 096 dimensions, avec une longueur de contexte de 32K.

Qwen/Qwen2.5-Omni-3B est un modèle d’embedding multimodal publié par Qwen le 30 avril 2025 sous licence ouverte Apache 2.0. Ses 6 milliards de paramètres, tous actifs, produisent des représentations vectorielles denses de 2 048 dimensions à partir de contenus textuels, visuels, audio et…

Publié par Qwen le 9 août 2024, Qwen/Qwen2-Audio-7B est un modèle d’embedding dense de 7 milliards de paramètres, tous actifs. Il transforme les contenus traités en vecteurs de 1 280 dimensions. Sa licence MIT autorise une réutilisation ouverte et permissive.

Qwen Image est un modèle chinois de génération d’images de 27 milliards de paramètres, publié par Qwen le 4 août 2025. Il transforme des descriptions textuelles en images de différents styles et peut rendre du texte en anglais comme en chinois.