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Tier B — Produktion
Läuft in:FranceErstellt in:China

Archiviert

Dieses Modell wurde vom Anbieter eingestellt. Historische Daten bleiben erhalten.

Seit 20. September 2026 nicht mehr verfügbar.

OVH AI Endpoints (GRA)

Qwen3-32B

Tier B — Produktion

Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··
Abschnitt 01

Preise

Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.

💰
API-Tarife — Qwen3-32B
$0.2100 pro 1M Input-Tokens
$0.6000 pro 1M Output-Tokens
≈ $0.0002 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$0.2100
pro 1M Output-Tokens$0.6000
Abschnitt 02

Fähigkeiten

ownedBy: Qwen
Abschnitt 03

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit

Noch keine Messdaten

Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.

Abschnitt 04

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a95/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-576/100 · 82 runs
51 correct16 partial15 wrong62% accuracy
● 2026-09-13

Qwen3-32B drops to 56.8 quality, latency improves 17% to 18.0s

Qwen3-32B shows a mixed performance shift in this benchmark window, with overall quality declining slightly from 58.0 to 56.8 while latency improved meaningfully from 21.7s to 18.0s. The 17% latency improvement brings response times closer to acceptable levels, though they remain notably high for a 32B parameter model. Category performance reveals dramatic swings: reasoning capability jumped impressively to 89 from a previous coding score of 52, and coding maintained strong performance at 72. However, factual accuracy collapsed to just 10, a concerning regression that suggests significant reliability issues with knowledge-based queries. The previous window's multilingual strength at 91 and creative capabilities are not represented in current testing categories, making direct comparison incomplete. This benchmarking period captures only 5 test runs, matching the previous window's sample size. Users should exercise caution with factual queries given the severe accuracy drop, while those prioritizing reasoning tasks may find improved utility. The latency gains are welcome but the model still requires substantial patience per request. Overall trajectory remains uncertain given the quality decline despite operational improvements.

Qualität

56.8

Latenz p50

17,953 ms

Testläufe

5

✓ Latency improved 17%✗ Quality dropped to 56.8✗ Factual accuracy collapsed to 10✓ Reasoning strong at 89
Letzter automatisierter Test
20. Sept. 2026 · 05:11 UTC · Benchmark
P50-Latenz
—
P95-Latenz
—
Fehler
1 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·20. September 2026