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文本生成

文本生成模型

选择适用于 AI 智能体、聊天机器人、文档处理等场景的模型。

使用 OpenClaw、Claude Code 或 Hermes？

推荐 qwen3.6-plus——能力与成本均衡，完整工具调用支持，1M 上下文适合大型代码库。Token Plan 用户还可选择 glm-5.1 或 MiniMax-M2.5，均针对智能体工作流进行了优化。

从闭源模型迁移到千问云？

如果你正在使用 GPT、Claude 或 Gemini，可参考下表按能力档选择千问云对位模型。
闭源模型代表千问云推荐
高能力GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Proqwen3.6-max-preview
平衡GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Proqwen3.6-plus、deepseek-v4-pro、glm-5.1
轻量低成本GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flashqwen3.6-flash、deepseek-v4-flash、MiniMax-M2.5

其他应用场景

聊天机器人、内容生成、摘要总结、文档处理——首选 qwen3.6-plus，能力与成本均衡，支持 1M 上下文和完整功能集。验证效果后，可尝试 qwen3.6-flash 降低成本——接近旗舰水平，上下文长度和功能一致。如需最强推理能力，可选择 qwen3.6-max-preview，但成本较高。

上下文窗口

1M token 约等于 75 万字或 10 本书。
  • 长文档或大型代码库 → qwen3.6-plus / qwen3.6-flash（1M）
  • 常规任务 → 128k–256k 足够

思考模式

适用于多步数学推导、代码调试、架构设计、法律条文交叉引用等需要逐步推理的场景。 通过 enable_thinking 开关控制。所有 Qwen3+ 模型均支持——大多数为混合模式，可按请求切换。

函数调用与内置工具

让模型执行操作：查天气、查数据库、预订会议。
  • 函数调用（自定义工具，模型调用）：所有通用模型均支持
  • 内置工具（联网搜索、代码解释器、网页抓取等，无需复杂配置）

结构化输出

返回合法 JSON——例如从文本中提取姓名和日期。 支持模型：Qwen3.6、Qwen3.5、Qwen3、Qwen3-Coder、Qwen2.5 及旧版（Plus/Max/Flash/Turbo）——非思考模式下可用。

批量推理

适用于大量请求且对延迟要求不高的场景，可降低请求成本。

推荐模型

模型上下文思考模式函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen3.6-max-preview256k✓✓—✓—✓——
qwen3.6-plus1M✓✓✓✓✓✓—✓
qwen3.6-flash1M✓✓✓✓✓✓—✓
deepseek-v4-pro1M✓✓————✓—
deepseek-v4-flash1M✓✓————✓—
kimi-k2.6256k✓✓———✓✓—
glm-5.1198k✓✓—✓—✓✓—
MiniMax-M2.5192k✓✓————✓—

全部模型

模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量Token Plan显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen3.6-plus1M64k80k✓✓✓✓✓✓—✓
qwen3.6-plus-2026-04-021M64k80k✓✓✓—————
qwen3.6-flash1M64k128k✓✓✓✓✓✓—✓
qwen3.6-flash-2026-04-161M64k128k✓✓✓✓————
qwen3.6-max-preview256k64k128k✓—✓——✓——
qwen3.6-35b-a3b256k64k128k✓✓✓—————
qwen3.6-27b256k64k128k✓✓✓—————
模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量Token Plan显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen3.5-plus1M64k80k✓✓✓✓—✓—✓
qwen3.5-plus-2026-02-151M64k80k✓✓✓—————
qwen3.5-plus-2026-04-201M64k80k✓✓✓——✓——
qwen3.5-flash1M64k80k✓✓✓✓—✓—✓
qwen3.5-flash-2026-02-231M64k80k✓✓✓—————
qwen3.5-397b-a17b256k64k80k✓✓✓—————
qwen3.5-122b-a10b256k64k80k✓✓✓—————
qwen3.5-27b256k64k80k✓✓✓—————
qwen3.5-35b-a3b256k64k80k✓✓✓—————
通过同一 API 可用的非 Qwen 模型。
模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量Token Plan显式缓存隐式缓存会话缓存
deepseek-v4-pro1M384k *384k *✓———✓—✓—
deepseek-v4-flash1M384k *384k *✓———✓—✓—
glm-5.1198k128k128k✓—✓—✓✓✓—
kimi-k2.6256k96k80k✓———✓✓✓—
MiniMax-M2.5192k32k32k **✓———✓—✓—
* DeepSeek-V4 的 384k（393,216 Token）限制由思考和最终输出共享。** MiniMax-M2.5 的 32k 限制由 CoT 和最终输出共享。
上一代模型。新项目建议使用 Qwen3.6。

Qwen3

模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen3-max256k64k80k✓✓✓✓✓✓✓
qwen3-max-2026-01-23256k64k80k✓✓✓————
qwen3-max-preview256k64k80k✓✓✓——✓—
qwen3-max-2025-09-23256k64k—✓✓✓————
qwen3-235b-a22b128k16k38k✓—✓————
qwen3-235b-a22b-thinking-2507128k32k80k✓——————
qwen3-235b-a22b-instruct-2507128k32k—✓—✓————
qwen3-next-80b-a3b-thinking128k32k80k✓——————
qwen3-next-80b-a3b-instruct128k32k—✓—✓————
qwen3-32b128k16k38k✓—✓————
qwen3-30b-a3b128k16k38k✓—✓————
qwen3-30b-a3b-thinking-2507128k32k80k✓——————
qwen3-30b-a3b-instruct-2507128k32k—✓—✓————
qwen3-14b128k8k38k✓—✓————
qwen3-8b128k8k38k✓—✓————
qwen3-4b128k8k38k✓—✓————
qwen3-1.7b32k8k30k✓—✓————
qwen3-0.6b32k8k30k✓—✓————

Qwen3-Coder

模型上下文最大输出函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen3-coder-plus1M64k✓—✓—✓✓✓
qwen3-coder-plus-2025-09-231M64k✓—✓————
qwen3-coder-plus-2025-07-221M64k✓—✓————
qwen3-coder-flash1M64k✓—✓—✓✓✓
qwen3-coder-flash-2025-07-281M64k✓—✓————
qwen3-coder-next256k64k✓—✓————
qwen3-coder-480b-a35b-instruct256k64k✓—✓————
qwen3-coder-30b-a3b-instruct256k64k✓—✓————

Qwen2.5（开源）

模型上下文最大输出函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen2.5-omni-7b32k8k✓—✓————
qwen2.5-72b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-72b-instruct-1m1M8k✓—✓————
qwen2.5-32b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-14b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-7b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-3b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-1.5b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-0.5b-instruct32k8k✓—✓————

QwQ / QVQ（开源）

模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwq-32b128k8k32k———✓———
qwq-32b-preview32k16k————✓———

Qwen-Coder（旧版，qwen2.5之前）

模型上下文最大输出函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen-coder-plus128k8k✓—✓————
qwen-coder-plus-latest128k8k✓—✓————
qwen-coder-plus-2024-11-06128k8k✓—✓————
qwen-coder-turbo128k8k✓—✓————
qwen-coder-turbo-latest128k8k✓—✓————
qwen-coder-turbo-2024-09-19128k8k✓—✓————

Qwen2.5-Coder（开源）

模型上下文最大输出函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen2.5-coder-32b-instruct128k8k✓—✓————
qwen2.5-coder-14b-instruct128k8k✓—✓————
qwen2.5-coder-7b-instruct128k8k✓—✓————
qwen2.5-coder-3b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-coder-1.5b-instruct32k8k✓—✓————
qwen2.5-coder-0.5b-instruct32k8k✓—✓————

翻译

模型上下文思考模式函数调用内置工具结构化输出批量
qwen-mt-plus16k—————
qwen-mt-turbo16k—————
qwen-mt-flash16k—————
qwen-mt-lite16k—————

千问Long（长上下文）

模型上下文思考模式函数调用内置工具结构化输出批量
qwen-long10M———✓✓
qwen-long-latest10M———✓✓
qwen-long-2025-01-2510M———✓—

角色扮演

模型上下文思考模式函数调用内置工具结构化输出批量
qwen-plus-character32k—————
qwen-plus-character-ja32k—————
qwen-flash-character8k—————

旧版Qwen

模型上下文最大输出思考预算函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
qwen-plus1M32k80k✓—✓✓✓✓✓
qwen-plus-latest1M32k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-12-011M32k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-09-111M32k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-07-281M32k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-07-14128k16k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-04-28128k16k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2025-01-25128k8k—✓—✓✓———
qwen-plus-2025-01-121M32k80k✓—✓✓———
qwen-plus-2024-12-201M32k80k✓—✓✓———
qwen-max32k8k—✓—✓✓—✓—
qwen-max-latest32k8k—✓—✓✓———
qwen-max-2025-01-2532k8k—✓—✓✓———
qwen-max-2024-09-1932k8k—✓—✓✓———
qwen-max-2024-04-288k2k—✓—✓✓———
qwen-flash1M32k80k✓—✓✓✓✓✓
qwen-flash-2025-07-281M32k80k✓—✓✓———
qwen-turbo128k16k38k✓—✓✓—✓—
qwen-turbo-latest128k16k38k✓—✓✓———
qwen-turbo-2025-04-28128k16k38k✓—✓✓———
qwen-turbo-2024-11-011M8k—✓—✓✓———
qwen-turbo-2025-02-111M8k—✓—✓✓———
qwen-turbo-2025-07-15128k16k38k✓—✓✓———
qwq-plus128k8k32k———✓———
qwq-plus-latest128k8k32k———————
qwq-plus-2025-03-05128k8k32k———————
qvq-max128k8k80k———————
qvq-max-latest128k8k80k———————
qvq-max-2025-03-25128k8k80k———————
qwen-omni-turbo32k2k80k———————
qwen-omni-turbo-latest32k2k80k———————
qwen-omni-turbo-2025-03-2632k2k80k———————

三方模型

模型上下文思考模式函数调用内置工具结构化输出批量显式缓存隐式缓存会话缓存
glm-5198k✓✓—✓——✓—
glm-4.7198k✓✓—✓——✓—
glm-4.6198k✓✓—✓——✓—
glm-4.5198k✓✓—✓————
glm-4.5-air198k✓✓—✓————
MiniMax-M2.1200k✓✓————✓—
kimi-k2.5256k✓✓———✓✓—
kimi-k2-thinking256k✓✓—✓——✓—
Moonshot-Kimi-K2-Instruct256k—✓————✓—
deepseek-v3.2128k✓✓——✓✓✓—
deepseek-v3.2-exp128k✓✓——————
deepseek-v3.1128k✓✓————✓—
deepseek-v3128k—✓——✓—✓—
deepseek-r1128k✓✓——✓—✓—
deepseek-r1-0528128k✓✓——————
deepseek-r1-distill-llama-70b128k✓———————
deepseek-r1-distill-qwen-32b128k✓———————
deepseek-r1-distill-qwen-14b128k✓———————
deepseek-r1-distill-qwen-7b128k✓———————
deepseek-r1-distill-qwen-1.5b128k✓———————
deepseek-r1-distill-llama-8b128k✓———————

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