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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。

做 AI 编程或 Agent 开发（OpenClaw、Claude Code、Hermes 等）该选哪个模型？

推荐 qwen3.7-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。如需最强推理能力，推荐旗舰模型 qwen3.8-max。

从闭源模型迁移到千问AI平台？

如果你正在使用 GPT、Claude 或 Gemini，可参考下表按能力档选择千问AI平台对位模型。
闭源模型代表千问AI平台推荐
高能力GPT-5.5、Claude Opus 4.7、Gemini 3.1 Proqwen3.8-max
平衡GPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3 Proqwen3.7-plus、deepseek-v4-pro-0813、glm-5.2
轻量低成本GPT-5.4-mini、Claude Haiku 4.5、Gemini 3.1 Flashqwen3.8-flash、deepseek-v4.1-flash、MiniMax-M3

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 qwen3.7-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 qwen3.8-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，推荐旗舰模型 qwen3.8-max，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 → qwen3.8-max / qwen3.8-flash / qwen3.7-max / qwen3.7-plus（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）

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
qwen3.8-max1M✓✓✓✓✓
qwen3.8-flash1M✓✓✓✓✓
qwen3.7-plus1M✓✓✓✓✓
qwen3.6-flash1M✓✓✓✓✓
deepseek-v4.1-flash1M✓✓✓✓—
deepseek-v4-pro-08131M✓✓✓✓—
deepseek-v4-flash1M✓✓—✓—
deepseek-v4-flash-07311M✓✓———
kimi-k2.7-code256k✓✓———
glm-5.21M✓✓—✓—
MiniMax-M3192k✓✓———
mimo-v2.5-pro1M✓✓—✓—

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
qwen3.8-max1M128k256k✓✓✓✓
qwen3.8-max-09021M128k256k✓✓✓—
qwen3.8-flash1M128k256k✓✓✓✓
qwen3.8-2.4t-a95b1M128k128k✓✓✓—
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
qwen3.7-max1M64k256k✓✓—✓
qwen3.7-max-2026-06-081M64k256k✓✓——
qwen3.7-max-2026-05-201M64k256k✓✓——
qwen3.7-max-preview1M64k256k✓✓——
qwen3.7-max-2026-05-171M64k256k✓✓——
qwen3.7-plus1M64k256k✓✓✓✓
qwen3.7-plus-2026-05-261M64k256k✓✓✓—
qwen3.7-flash1M64k256k✓✓✓✓
qwen3.7-flash-2026-07-151M64k256k✓✓✓—
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
qwen3.6-plus1M64k80k✓✓✓✓
qwen3.6-plus-2026-04-021M64k80k✓✓✓—
qwen3.6-flash1M64k128k✓✓✓✓
qwen3.6-flash-2026-04-161M64k128k✓✓✓—
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
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
deepseek-v4.1-flash1M384k *384k *✓✓✓—
deepseek-v4-pro-08131M384k *384k *✓✓✓—
deepseek-v4-pro1M384k *384k *✓—✓—
deepseek-v4-flash1M384k *384k *✓—✓—
deepseek-v4-flash-07311M384k *384k *✓———
glm-5.21M131k131k✓—✓—
glm-5.1198k128k128k✓—✓—
kimi-k2.7-code256k16k—✓———
kimi-k2.6256k96k80k✓———
MiniMax-M3192k32k32k **✓———
MiniMax-M2.5192k32k32k **✓———
mimo-v2.5-pro1M128k128k✓—✓—
* DeepSeek-V4 的 384k（393,216 Token）限制由思考和最终输出共享。** MiniMax 的 32k 限制由 CoT 和最终输出共享。
上一代模型。如需查看模型详细参数（上下文窗口、计费等），请前往模型广场。

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
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
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
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
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
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
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
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
glm-5198k✓✓—✓—
glm-4.7198k✓✓—✓—
glm-4.6198k✓✓—✓—
glm-4.5198k✓✓—✓—
glm-4.5-air198k✓✓—✓—
MiniMax-M2.7192k✓✓———
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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