Ir al contenido
Tier B — Producción
Se ejecuta en:FranceCreado en:China

Archivado

Este modelo ha sido descontinuado por el proveedor. Los datos históricos se conservan.

Ya no está disponible desde el 20 de septiembre de 2026.

OVH AI Endpoints (GRA)

Qwen3-32B

Tier B — Producción

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P958 runs
410228341566028790109-1609-18ms
Sección 02

Precios

Lo que pagas por millón de tokens al usar este modelo en Tokonomix, más una estimación para una conversación típica.

💰
Tarifas API — Qwen3-32B
$0.2100 por 1M de tokens de entrada
$0.6000 por 1M de tokens de salida
≈ $0.0002 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.2100
por 1M de tokens de salida$0.6000
Sección 03

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)220 / avg 348
483186

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 04

Capacidades

ownedBy: Qwen
Sección 05

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 06

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
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.

Calidad

56.8

Latencia p50

17,953 ms

Ejecuciones de test

5

✓ Latency improved 17%✗ Quality dropped to 56.8✗ Factual accuracy collapsed to 10✓ Reasoning strong at 89
Última prueba automática
20 sept 2026 · 05:11 UTC · Benchmark
Latencia P50
—
Latencia P95
—
Errores
1 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·20 de septiembre de 2026