Qwen (Alibaba)

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por Qwen (Alibaba)

Qwen es la familia de modelos de IA de Alibaba, con fuerte desempeño en razonamiento, código y soporte multilingüe. Reúne modelos abiertos y de gran escala ampliamente adoptados en aplicaciones empresariales.

Precio de entrada
$2.00/1M
Precio de salida
$6.00/1M
Lanzamiento
2 sep 2026
Inteligencia
34

Descripción de la Solución

La familia Qwen es una de las más amplias entre las abiertas: va desde modelos pequeños que se ejecutan en una sola GPU, hasta versiones de gran escala con variantes especializadas en código y visión. Los pesos abiertos permiten ajuste fino y ejecución en infraestructura propia.

Aprende sobre Qwen (Alibaba)

5 temas · 5 min de lectura
Leer guía
01¿Qué es Qwen y para qué sirve?02¿Para quién es Qwen?03¿Cuáles son las principales funciones de Qwen?04¿Vale la pena Qwen? Pros y contras05¿Cuáles son las alternativas a Qwen?

¿Qué es Qwen y para qué sirve?

Qwen es la familia de modelos de lenguaje y multimodales desarrollada por el equipo Qwen de Alibaba Cloud, con pesos abiertos publicados en Hugging Face y ModelScope y acceso por API mediante Alibaba Cloud Model Studio.

El repositorio oficial describe la serie como modelos de lenguaje del equipo Qwen, de Alibaba Cloud. Varios modelos tienen pesos abiertos para descargar y ejecutar en infraestructura propia. Con el lanzamiento de la serie Qwen3, el equipo afirma que todos sus modelos de pesos abiertos usan la licencia Apache 2.0.

La misma familia atiende tareas distintas:

  • Modelos de lenguaje de uso general, con versiones que razonan antes de responder.
  • Qwen-VL, que lee imágenes y video junto con texto.
  • Qwen-Omni, que combina texto, imagen, audio y video.
  • Qwen-Coder, para código.
  • Modelos de embedding y reranking, para búsqueda.
  • Qwen-Image, para imágenes.

Mediante la API de Model Studio, la documentación describe una interfaz compatible con el formato de chat de OpenAI y lista modelos en versión comercial y en versión abierta.

¿Para quién es Qwen?

Qwen es para equipos técnicos que quieren modelos de pesos abiertos para ejecutar por su cuenta, y para equipos que prefieren consumir los modelos mediante una API compatible con el formato de chat de OpenAI.

Perfiles de uso que las páginas oficiales respaldan:

  • Equipos que necesitan ejecutar el modelo dentro de su propia infraestructura: los pesos están en Hugging Face y ModelScope, con variantes en FP8 y en GGUF listadas en las colecciones.
  • Productos que leen imágenes y video, con la familia Qwen-VL, o que combinan texto, imagen, audio y video, con Qwen-Omni.
  • Equipos de ingeniería de software, con la familia Qwen-Coder.
  • Equipos de búsqueda, con los modelos de embedding y de reranking de Qwen.
  • Quien usa la API de Model Studio, que la documentación describe como compatible con el formato de chat de OpenAI.

Requisitos prácticos. Para pesos abiertos hacen falta GPUs y una pila de inferencia propia, además de leer la licencia de cada modelo: el equipo declara Apache 2.0 para los modelos abiertos de la serie Qwen3, pero en la generación anterior los tamaños de 3B y 72B quedaron fuera de ese estándar. Para la API, los endpoints varían por región (Pekín, Singapur y Estados Unidos, en Virginia), y hay que elegir el que corresponda a la cuenta.

¿Cuáles son las principales funciones de Qwen?

Las principales funciones de Qwen son los pesos abiertos en varias familias, los modelos que razonan por API, la entrada multimodal (imagen, video y audio), los modelos de código y los modelos de búsqueda.

Lo que listan las páginas oficiales y las colecciones de Hugging Face:

  • Modelos de lenguaje de uso general, densos y de mezcla de expertos, con variantes de instrucción y de razonamiento.
  • Qwen-VL: colección de modelos de visión y lenguaje, con variantes Instruct, Thinking, FP8 y GGUF.
  • Qwen-Omni: modelo omnimodal de extremo a extremo, con variantes Instruct, Thinking y Captioner, bajo Apache 2.0 según el repositorio.
  • Qwen-Coder: versión de la serie orientada a código.
  • Embedding y reranking, incluida una versión multimodal, bajo Apache 2.0 según el repositorio.
  • Qwen-Image: familia de imágenes, cuyo repositorio aparece con una licencia distinta de Apache 2.0.
  • API de Model Studio, compatible con el formato de chat de OpenAI, con una página sobre modelos de razonamiento profundo.
  • Variantes cuantizadas para ejecución local.

El equipo separa los modelos de pesos abiertos de los modelos disponibles solo por API.

¿Vale la pena Qwen? Pros y contras

Qwen vale la pena para quien quiere elegir entre muchos tamaños y modalidades de modelos con pesos abiertos, y exige atención de quien necesita una sola licencia para todo.

Puntos fuertes:

  • Hay familias para lenguaje, visión, audio, código, embedding e imagen dentro del mismo laboratorio.
  • Los modelos abiertos de la serie Qwen3 usan Apache 2.0, según el equipo Qwen.
  • Los pesos están en Hugging Face y ModelScope, con variantes cuantizadas en FP8 y GGUF para ejecutar localmente.
  • La API de Model Studio es compatible con el formato de chat de OpenAI.

Puntos de atención:

  • La licencia no es uniforme: en la generación anterior, los tamaños de 3B y 72B quedaron fuera de Apache 2.0, y Qwen-Image aparece con otra licencia.
  • Parte de los lanzamientos queda solo en la API: el equipo separa los modelos de pesos abiertos de los modelos accesibles solo como servicio.
  • Los endpoints de la API varían por región (Pekín, Singapur, Estados Unidos), y elegir el equivocado perjudica la integración.
  • La cantidad de familias y variantes obliga a leer la colección correcta antes de descargar.

¿Cuáles son las alternativas a Qwen?

Las alternativas a Qwen son otros laboratorios que publican modelos de lenguaje por API, con o sin pesos abiertos.

  • DeepSeek: API en el formato de OpenAI y de Anthropic, con pesos en Hugging Face y licencia MIT en las fichas de R1 y V3.
  • Z.ai: API compatible con el formato de OpenAI, pesos en Hugging Face en modelos anteriores con licencia MIT, y modelos de imagen y video.
  • Mistral AI: API en el formato de OpenAI y modelos separados por tarea, como Codestral, Mistral OCR y Voxtral.
  • Meta (Llama): familia de modelos con pesos disponibles para descargar, bajo licencia propia de Meta.
  • Cohere: enfoque empresarial, con Embed y Rerank para búsqueda y despliegue en VPC o local.

La comparación más útil es por modalidad. Para visión y audio con pesos abiertos, mire la cobertura de cada familia. Para código, compare Qwen-Coder con Codestral y Devstral de Mistral AI. En todos los casos, revise la licencia del modelo exacto antes del uso comercial.

Métricas clave

$2.00/1M

Precio de entrada

$6.00/1M

Precio de salida

1.94s

Latencia (p50)

38 tok/s

Rendimiento

Otros modelos de Qwen (Alibaba)

Qwen3.8 Max (0902)
34$2.00$6.00
Qwen3.8 27B (Xhigh)
20$0.50$3.00
QwQ 32B
10$0.00$0.00
Qwen3 Next 80B A3B (Reasoning)
—$0.00$0.00
Qwen3.6 Max Preview
—$0.00$0.00
Qwen3.5 122B A10B (Non-reasoning)
—$0.40$3.20
Qwen3.8 Max
—$2.00$6.00
Qwen3.8 27B (Medium)
—$0.50$3.00

Recomendación de modelo

Selección rápida por caso de uso, según los benchmarks.

Más capaz

Qwen3.8 Max (0902)

Razonamiento general, análisis y escritura

Inteligencia34
Mejor relación costo-beneficio

Qwen3.8 27B (Xhigh)

Más inteligencia por dólar

Precio$1.13/1M
Más rápido

Qwen3.5 4B (Reasoning)

Menor latencia de respuesta

Latencia0.55s

Documentos y Términos

Materiales de apoyo y términos legales de esta solución

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Términos de Uso

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Preguntas Frecuentes

Qwen (Alibaba) é uma solução de modelos de inteligência artificial voltada a desenvolver aplicações de linguagem, programação e análise multimodal com a família de modelos da Alibaba. Para avaliar sua adequação, relacione os recursos documentados às atividades e aos requisitos reais da sua equipe.

Qwen es la familia de modelos de IA de Alibaba, con fuerte desempeño en razonamiento, código y soporte multilingüe. Reúne modelos abiertos y de gran escala ampliamente adoptados en aplicaciones empresariales.

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Qwen (Alibaba) está disponible para empresas brasileñas a través de Nexforce Marketplace. Solo solicita una cotización en la propia página del producto; Nexforce emite la factura en BRL (reales brasileños), con Nota Fiscal (factura brasileña), y responde por la conformidad tributaria de la importación.

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Reseñas de la Solución

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Reseñas Destacadas

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Qwen em serviços de IA na China: Alibaba Cloud

Meu veredito sobre o Qwen é direto: para serviços de IA na China, ele faz sentido dentro do ecossistema do Alibaba Cloud, que lidera o país e segue crescendo rápido na Ásia-Pacífico. Azure e AWS não entregam Managed Kubernetes nem serviços avançados de IA na China do mesmo jeito, porque operam via parceiro e não liberam a tecnologia. O Qwen entra nessa lógica como a camada de IA que um time sério consegue usar sem depender desse arranjo indireto. Qwen na China: serviços de IA dentro do Alibaba Cloud No meu uso do Qwen como referência para serviços de IA na China, a primeira constatação é que não existe atalho fora do Alibaba Cloud. O Qwen não flutua sozinho: ele pertence a uma operação que lidera o mercado chinês e que trata IA avançada como parte da infraestrutura local. Quando comparo com Azure e AWS, a diferença aparece no nível do acesso. Essas duas nuvens atuam por meio de parceiros na China, e esse parceiro não quer abrir a tecnologia. Para quem precisa de Managed Kubernetes e de serviços avançados de IA no mesmo ambiente, isso muda a conversa. O Qwen, nesse contexto, é o nome que eu levaria para uma avaliação séria, porque a alternativa fica dependente de uma camada indireta que não controla o stack. Não vejo o Qwen como um aplicativo isolado, mas como parte de uma decisão de plataforma que prioriza o que é realmente entregue na China. Azure e AWS via parceiro: o impacto real no Qwen Quando coloco Azure e AWS na mesma mesa do Qwen, o ponto não é marca, é controle de tecnologia. As duas operam na China por meio de um parceiro que não quer entregar o conhecimento técnico, então recursos como Managed Kubernetes e serviços avançados de IA não chegam do mesmo modo. Para o Qwen, isso reforça uma escolha prática: se a operação precisa de IA avançada e de infraestrutura gerenciada no país, o caminho real é o Alibaba Cloud. Eu não trataria o Qwen como um detalhe separado dessa conta. Ele entra como parte do pacote que faz o Alibaba Cloud ser a única opção séria para quem quer operar na China sem depender de uma camada parceira. A diferença fica clara quando o time precisa de previsibilidade e não quer descobrir no meio do projeto que o recurso não está disponível localmente. O Qwen, nesse cenário, ganha peso porque está do lado da tecnologia que é efetivamente entregue, não do arranjo indireto. Qwen e o crescimento rápido na Ásia-Pacífico O Alibaba Cloud também cresce rápido na Ásia-Pacífico, e isso importa para o Qwen. Uma operação que já lidera na China e avança na região tende a sustentar serviços de IA com mais consistência do que uma nuvem que depende de parceiro local. No meu critério, o Qwen se beneficia desse movimento porque a base de infraestrutura e de serviços avançados está no mesmo fornecedor. Não estou falando de um recurso isolado, mas de uma camada de IA que acompanha a expansão do Alibaba Cloud. Para quem olha a Ásia-Pacífico como mercado, o Qwen é a peça que eu colocaria na lista curta ao lado do Alibaba Cloud, não como alternativa a Azure ou AWS, mas como parte de uma escolha que prioriza o que está disponível de verdade na China. O crescimento rápido da região reduz a sensação de aposta e aumenta a consistência do Qwen para serviços de IA. Minha conclusão sobre o Qwen é que ele não deve ser separado da decisão de nuvem. Na China, o Alibaba Cloud lidera, cresce rápido na Ásia-Pacífico e é a única opção séria para quem precisa de Managed Kubernetes e serviços avançados de IA. Azure e AWS ficam via parceiro e não liberam a tecnologia. O Qwen, nesse desenho, é a camada de IA que faz sentido para quem quer operar com o que é entregue de fato, sem depender de um arranjo indireto que limita o acesso.

Como a Qwen entrega escalabilidade em IoT e Big Data

No meu uso da Qwen em uma operação que mistura projetos de IoT e Big Data, o que mais pesou foi a escalabilidade. Eu precisava de performance constante e de uma base que não travasse quando o volume de dados crescia. A Qwen respondeu bem nesse cenário, e a combinação com a nuvem pública da Alibaba Cloud facilitou a rotina entre Europa e China, incluindo CEN e ICP filing. Foi uma experiência positiva pela consistência, não por promessa vazia. Escalabilidade em projetos de IoT e Big Data No dia a dia, a Qwen se encaixou melhor quando o projeto de IoT passou a gerar mais eventos e o Big Data exigiu consultas mais pesadas. Eu não queria uma ferramenta que só funcionasse bem no piloto; queria manter a mesma performance quando a base crescesse. A Qwen manteve a resposta estável nesse ponto, e eu consegui acompanhar as cargas sem refazer toda a arquitetura a cada aumento de volume. Também notei que a escalabilidade não vem de um botão mágico. A Qwen precisa de configuração coerente com o tipo de dado e com a latência aceitável para cada fluxo. No meu caso, separar o que era leitura recorrente do que era processamento mais pesado ajudou a manter a operação previsível. A performance ficou consistente, e eu passei a confiar mais na Qwen para os testes de crescimento do projeto. O ganho prático foi não ter de trocar de plataforma quando o cenário de IoT e Big Data ficou mais exigente. A Qwen continuou atendendo, e a curva de ajuste foi menor do que eu esperava. Isso, para mim, é o tipo de escalabilidade que importa: a que aparece quando o projeto deixa de ser pequeno. CEN e ICP filing na operação entre Europa e China Para mim, o diferencial de operar com a Qwen ficou claro quando o fluxo precisou atravessar Europa e China. A camada de nuvem pública da Alibaba Cloud, com CEN e ICP filing, deu o suporte que eu precisava para manter a operação dentro do esperado. A Qwen não substitui essa estrutura, mas o uso combinado fez a rotina ficar mais direta. O ponto do CEN foi importante porque eu não queria lidar com rotas improvisadas entre regiões. O ICP filing também pesou, já que a operação na China exige cuidado com a documentação e com a entrada do serviço. Com a Qwen apoiando a parte de processamento e a Alibaba Cloud sustentando a rede, eu consegui manter o projeto mais previsível e reduzir retrabalho. Na prática, a Qwen entrou como a ferramenta que eu já acompanhava no dia a dia, enquanto a infraestrutura da Alibaba Cloud resolveu a ponte entre os dois mercados. Essa combinação me deu segurança para continuar o projeto de IoT e Big Data sem tratar Europa e China como operações separadas. Performance em nuvem pública para quem opera na China A performance que eu observei com a Qwen não foi só de velocidade de resposta. Foi a sensação de que a operação não perdia ritmo quando o volume de dados subia e quando a coleta de IoT ficava mais intensa. Eu testei cenários de carga e notei que a Qwen mantinha o comportamento esperado, sem exigir uma reconfiguração completa a cada pico. O Big Data foi o outro lado dessa história. Com mais dados entrando, eu precisava de consistência para não tomar decisão em cima de processamento atrasado. A Qwen respondeu bem nesse ambiente, e a nuvem pública da Alibaba Cloud ajudou a manter a base disponível. Não foi um ganho abstrato: foi a diferença entre acompanhar o projeto e ficar apagando incêndio. Para quem opera na China, a Qwen faz mais sentido quando existe uma estrutura de nuvem madura por trás. No meu caso, CEN e ICP filing foram parte do pacote que tornou a experiência viável. A performance da Qwen ficou boa o suficiente para eu continuar usando, e a escalabilidade apareceu como o ponto mais forte da avaliação. Minha avaliação da Qwen é positiva porque ela sustentou o que eu precisava em um cenário de IoT e Big Data com operação entre Europa e China. A escalabilidade foi o ponto que mais me convenceu, e a performance se manteve previsível quando o volume cresceu. A combinação com a nuvem pública da Alibaba Cloud, incluindo CEN e ICP filing, fechou o contexto para mim. Eu continuaria usando a Qwen nesse tipo de projeto e recomendaria para quem tem uma operação parecida.

Qwen e Alibaba Cloud: integração Terraform rápida

Minha avaliação do Qwen passa pelo uso da Alibaba Cloud para montar uma solução multi-cloud em uma única região com Terraform. O ponto que mais pesou foi a rapidez do suporte ao resolver bugs no plugin Terraform da Alibaba Cloud, algo que fez diferença no meu fluxo. Também recomendo o ElasticSearch gerenciado, que, na minha comparação prática, entregou melhor resultado que a AWS. Para mim, a combinação entre serviço gerenciado e atendimento rápido sustentou a confiança no ambiente. Suporte rápido no plugin Terraform da Alibaba Cloud Quando comecei a montar a solução com Terraform, o plugin da Alibaba Cloud apresentou bugs que travaram partes do meu fluxo. Não foram falhas que eu consegui resolver sozinho de imediato, então acionei o suporte. O retorno veio rápido e ajudou a destravar o que eu precisava, o que mudou minha percepção sobre o atendimento. Em vez de ficar preso em tentativas isoladas, consegui seguir com a configuração e validar o que já tinha planejado. Esse episódio foi importante porque mostra que a rapidez do suporte não é um detalhe pequeno quando se trabalha com Terraform. O plugin precisa acompanhar o ritmo da infraestrutura, e qualquer bug atrapalha a entrega. No meu caso, o suporte entrou como parte da solução, não como um canal distante. A experiência com Qwen também me deixou mais atento a esse tipo de retorno, porque eu valorizo quem responde de forma objetiva quando o ambiente exige correção. ElasticSearch gerenciado na comparação com a AWS Outro ponto que ficou claro no meu uso foi a recomendação do ElasticSearch gerenciado da Alibaba Cloud. Na comparação prática com a AWS, o serviço gerenciado da Alibaba Cloud entregou melhor resultado para o que eu precisava. Não estou falando de uma avaliação superficial: foi a percepção de quem estava montando a solução e testando o ambiente com Terraform. O ElasticSearch gerenciado reduz a necessidade de cuidar de detalhes operacionais que costumam consumir tempo. No meu cenário, isso ajudou a manter o foco na integração e no funcionamento da solução multi-cloud. A AWS aparece como referência de comparação, mas a preferência pelo serviço da Alibaba Cloud ficou evidente no relato. Para quem usa Qwen e depende de serviços gerenciados, esse tipo de diferença pesa na escolha final. Solução multi-cloud em uma única região com Terraform Montei minha solução multi-cloud em uma única região usando Terraform, e esse foi o eixo de toda a experiência. A ideia de concentrar a operação em uma região simplificou o desenho, mas também deixou claro que o plugin da Alibaba Cloud precisava responder bem. Foi nesse contexto que os bugs apareceram e que o suporte rápido fez diferença. A combinação entre Terraform, Alibaba Cloud e ElasticSearch gerenciado formou a base do que eu precisava no dia a dia. Não foi um processo sem atritos, mas os problemas foram tratados e eu consegui seguir com a solução. No fim, a experiência com Qwen ficou marcada por essa montagem prática, pelo suporte ágil e pela preferência pelo ElasticSearch gerenciado em relação à AWS. Minha conclusão sobre Qwen dentro desse cenário é positiva porque o suporte resolveu rápido os bugs do plugin Terraform e porque o ElasticSearch gerenciado da Alibaba Cloud se mostrou melhor que a AWS na minha comparação. A solução multi-cloud em uma única região continuou de pé depois dos ajustes, e isso me deu segurança para seguir usando Terraform no ambiente. Qwen entra nessa avaliação como o nome que eu associo a essa experiência prática, com atendimento ágil e serviço gerenciado confiável.

EP
Edwin Polycarpe·vía trustpilot
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Qwen (Alibaba)