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Tier B — Production
Fonctionne en :FranceCréé en :China
OVH AI Endpoints (GRA)

Qwen3-32B

Tier B — Production

Équipe éditoriale Tokonomix·Relu par Mes Kalkan··
Section 01

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.

Latence P50 (médiane)Latence P95100 runs
367139924323464449608-2109-14ms
Section 02

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.

18%
Génération de code
moyenne du juge 79
14%
Créatif
moyenne du juge 66
21%
Factuel
moyenne du juge 53
27%
Multilingue
moyenne du juge 88
24%
Raisonnement
moyenne du juge 86

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.

Section 03

Tarifs

Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.

💰
Tarifs API — Qwen3-32B
$0.2100 par 1M de tokens d'entrée
$0.6000 par 1M de tokens de sortie
≈ $0.0002 par conversation typique (800 tokens)
Prix entrée vs sortie (par 1M de tokens)
par 1M de tokens d'entrée$0.2100
par 1M de tokens de sortie$0.6000
Section 04

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.

Débit (tokens / s)365 / avg 397
540169

Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.

Section 05

Capacités

ownedBy: Qwen
Section 06

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

Section 07

Verdicts 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.

Qualité

56.8

Latence p50

17,953 ms

Exécutions de test

5

Latency improved 17% Quality dropped to 56.8 Factual accuracy collapsed to 10 Reasoning strong at 89
Dernier test automatisé
14 sept. 2026 · 20:02 UTC · Benchmark de vitesse
Latence P50
548 ms
Latence P95
622 ms
Erreurs
0 / 6 exécutions
Dernière revue par Équipe Tokonomix·14 septembre 2026