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
Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.
Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.
Tarifs
Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.
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
100.0%
n=6
30 derniers jours
100.0%
n=6
Temps de réponse médian
50,588ms
n=6
Basé sur 391 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)
6
Réponses OK (30d)
6
Total des appels (7d)
6
Réponses OK (7d)
6
Verdicts benchmark Tokonomix
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.
Qualité
56.8
Latence p50
17,953 ms
Exécutions de test
5
Qwen3-32B
par OVH AI Endpoints (GRA)
- Sortie
- 29 avril 2025
- Fenêtre de contexte
- — tokens
- Prix d'entrée
- $0.2100 / 1M
- Prix de sortie
- $0.6000 / 1M
- Tier
- Tier B — Production
- Modalité
- Texte
- Type d'API
- REST · streaming
- Exécutions benchmark
- 522
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