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Läuft in:FranceErstellt in:China
Tokonomix-Redaktionsteam·Geprüft von Mes Kalkan··
Abschnitt 01

Geschwindigkeitsanalyse

Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.

P50-Latenz (Median)P95-Latenz73 runs
362107417852497320805-2806-15ms
Abschnitt 02

Qualitätswerte

Auswertungsergebnisse aus Judge-Model-Bewertungen über verschiedene Aufgabenkategorien. Werte spiegeln Kohärenz, Genauigkeit und Anweisungsbefolgung wider.

95
Codegenerierung
73
Mehrsprachig
88
Schlussfolgern
Abschnitt 03

Preisverlauf

Direkte Provider-Tarife pro Million Tokens, plus eine typische Gesprächskostenschätzung.

💰
API-Tarife — Qwen3-32B
$0.0800 pro 1M Input-Tokens
$0.2300 pro 1M Output-Tokens
≈ <$0.0001 pro typischem Gespräch (800 Tokens)
Input- vs. Output-Preis (pro 1M Tokens)
pro 1M Input-Tokens$0.0800
pro 1M Output-Tokens$0.2300

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.0800

input / 1M

— stable

$0.2300

output / 1M

— stable

2026-06-142026-06-142026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Abschnitt 04

Tokens pro Sekunde

Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.

Durchsatz (Tokens / s)471 / avg 452
546291

Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.

Abschnitt 05

Fähigkeiten

ownedBy: Qwen
Abschnitt 06

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 07

Tokonomix-Benchmark-Urteile

⚖️
Endorsed by 1 judge
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
claude-sonnet-4-587/100 · 7 runs
5 correct2 partial0 wrong71% accuracy
2026-06-14

Qwen3-32B maintains consistent performance with configuration update

Qwen3-32B by OVH AI Endpoints continues to demonstrate stable performance characteristics following a configuration update. The model maintains its established baseline across core capabilities, showing no significant fluctuations in output quality or response patterns. Performance remains consistent with previous observations, with the model handling instruction-following tasks, reasoning challenges, and multi-turn conversations at its expected level. The GRA endpoint infrastructure continues to deliver reliable service with maintained latency profiles. Users can expect the same level of capability that was established in the initial benchmark window, with no degradation in core functionalities. The model's strengths in handling diverse query types remain intact, as do its previously noted limitations. This stability is particularly valuable for production deployments where predictable behavior is essential. Organizations already integrating Qwen3-32B into their workflows should experience seamless continuity. The configuration changes appear to be infrastructure-level adjustments that have not impacted model behavior or output characteristics in measurable ways.

Quality

Latency p50

Test runs

0

Performance stability maintained Configuration updated successfully
Letzter automatisierter Test
15. Juni 2026 · 08:00 UTC · Geschwindigkeits-Benchmark
P50-Latenz
425 ms
P95-Latenz
447 ms
Fehler
0 / 6 Läufe
Zuletzt geprüft von Tokonomix-Team·15. Juni 2026