Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Scores de qualité
Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.
Historique des tarifs
Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.
Pricing over time
Input & output per 1M tokens · step-line = price changes
$0.0800
input / 1M
— stable
$0.2300
output / 1M
— stable
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.
7 derniers jours
—
30 derniers jours
100.0%
n=33
Temps de réponse médian
145,961ms
n=33
Basé sur 413 mesures au cours des 30 derniers jours.
Détails techniques
Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.
Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.
Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.
Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.
Total des appels (30d)
33
Réponses OK (30d)
33
Total des appels (7d)
0
Réponses OK (7d)
0
Verdicts benchmark Tokonomix
Qwen3-32B shows 34% latency gain but factual score plummets to 35
The current benchmark window reveals a mixed performance picture for Qwen3-32B deployed on OVH AI Endpoints. While latency has improved substantially with p50 dropping from 24595ms to 16206ms, representing a 34% speed increase, the overall quality score has declined slightly from 73.4 to 72.3. The most concerning development is the dramatic collapse in factual performance, now scoring just 35 compared to the previous window where factual capabilities weren't measured but coding achieved 94. This suggests a significant regression in knowledge accuracy and reliability. On the positive side, multilingual capabilities have strengthened from 86 to 95, and reasoning performance stands strong at 83. Creative writing has rebounded impressively from 40 to 76, reversing the sharp decline noted in the previous period. The model appears to have shifted its strengths, excelling at multilingual tasks and creative generation while struggling with factual accuracy. Users requiring precise factual responses should exercise caution, while those focused on creative multilingual applications may find the current configuration more suitable. The latency improvements make the service more responsive overall, but the factual performance gap represents a critical weakness for general-purpose deployments.
Quality
72.3
Latency p50
16,206 ms
Test runs
5