Alibaba Cloud:モデルの知能、性能、料金

Alibaba Cloud
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Alibaba Cloudのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なAlibaba Cloud提供モデルを選ぶための参考情報です。

最高の知能

#1
Qwen3.7 Max
Qwen3.7 Max
46
#2
Qwen3.6 Max Preview
Qwen3.6 Max Preview
40
#3
Qwen3.6 Plus
Qwen3.6 Plus
40
#4
Qwen3.7 Plus
Qwen3.7 Plus
39
#5
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B
37

Intelligence Index

モデル合計:50件

最速

#1
Qwen3.5 Omni Flash
Qwen3.5 Omni Flash
242 t/s
#2
Qwen3.7 Max
Qwen3.7 Max
203 t/s
#3
Qwen3 Next 80B A3B
Qwen3 Next 80B A3B
202 t/s
#4
Qwen3 Next 80B A3B
Qwen3 Next 80B A3B
185 t/s
#5
Qwen3.5 35B A3B
Qwen3.5 35B A3B
170 t/s

出力速度

モデル合計:50件

最安料金

#1
Qwen2.5 Turbo
Qwen2.5 Turbo
$0.07
#2
Qwen3.5 Omni Flash
Qwen3.5 Omni Flash
$0.17
#3
Qwen3 VL 8B
Qwen3 VL 8B
$0.23
#4
Qwen3 8B
Qwen3 8B
$0.23
#5
Qwen3 VL 30B A3B
Qwen3 VL 30B A3B
$0.26

ブレンド料金(100万トークンあたり)

モデル合計:50件

推論モデルを示します

Alibaba Cloudは50モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。

  • Alibaba Cloudで知能が上位のモデルはQwen3.7 Max(46)、Qwen3.6 Max Preview(40)、Qwen3.6 Plus(40)です。
  • 出力速度が最も速いモデルはQwen3.5 Omni Flash(242 t/s)、Qwen3.7 Max(203 t/s)、Qwen3 Next 80B A3B(202 t/s)です。
  • 遅延では、Qwen3.5 Omni Flash(1.87秒)、Qwen3 30B A3B 2507(1.88秒)、Qwen3 Omni 30B A3B(1.90秒)の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
  • 料金では、Qwen2.5 Turbo($0.07)、Qwen3.5 Omni Flash($0.17)、Qwen3 VL 8B($0.23)の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大4.0倍の差があります。
  • Alibaba Cloudで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはQwen3.6 Plus(1M)、Qwen3.7 Plus(1M)、Qwen2.5 Turbo(1M)です。

ハイライト

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

知能評価

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Estimate (independent evaluation forthcoming)
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

コンテキストウィンドウ

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

料金

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

性能の概要

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

速度

出力速度(1秒あたりのトークン数)で測定

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

遅延

最初のトークンまでの時間(秒)で測定

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

エンドツーエンド応答時間

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

詳細分析
Alibabaのロゴ
Qwen3.7 Max
991k
独自
46
$1.08
203
2.31
16.64
11.87
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 Max Preview
256k
独自
40*
--
49
3.54
54.15
40.49
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 Plus
1M
独自
40
$0.36
56
2.11
111.09
99.97
Alibabaのロゴ
Qwen3.7 Plus
1M
独自
39
$0.23
55
2.35
47.79
36.36
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 27B
262k
オープン
37
$0.29
59
3.80
108.78
96.48
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 27B
262k
オープン
34*
--
78
5.65
37.62
25.58
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 397B A17B
262k
オープン
34
$0.36
71
2.37
54.51
45.07
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 122B A10B
262k
オープン
32
$0.26
126
2.57
22.49
15.93
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 397B A17B
262k
オープン
32*
--
72
2.44
9.41
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 35B A3B
229k
オープン
32
$0.19
140
2.30
44.38
38.51
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 Omni Plus
256k
独自
31*
--
53
2.36
11.83
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 27B
262k
オープン
30
$0.40
57
3.76
12.54
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 27B
262k
オープン
29*
--
81
5.65
11.80
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 35B A3B
262k
オープン
29*
--
155
2.31
18.42
12.89
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 122B A10B
262k
オープン
28
$0.19
139
2.61
6.19
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Max Thinking (Preview)
262k
独自
25*
--
62
4.03
44.37
32.27
Alibabaのロゴ
Qwen3.6 35B A3B
262k
オープン
24
$0.63
163
2.44
5.51
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Max
258k
独自
24*
--
65
2.44
10.12
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 35B A3B
262k
オープン
24
$0.24
170
2.17
5.11
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 235B A22B
131k
オープン
21*
--
58
2.89
45.83
34.35
Alibabaのロゴ
Qwen3 235B A22B 2507
131k
オープン
20
$0.22
62
2.74
43.23
32.39
Alibabaのロゴ
Qwen3 Max (Preview)
262k
独自
19*
--
61
4.14
12.34
--
Alibabaのロゴ
Qwen3.5 Omni Flash
256k
独自
19*
--
242
1.87
3.94
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 235B 2507
131k
オープン
18*
--
57
2.23
11.07
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Coder 480B
262k
オープン
18*
--
67
2.96
10.38
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 32B
131k
オープン
18*
--
90
2.62
30.39
22.21
Alibabaのロゴ
Qwen3 Next 80B A3B
262k
オープン
17
$0.19
202
2.41
14.79
9.91
Alibabaのロゴ
Qwen3 30B A3B 2507
262k
オープン
14
$0.08
130
2.39
21.65
15.41
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 235B A22B
131k
オープン
14*
--
52
2.65
12.22
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Next 80B A3B
131k
オープン
14*
--
185
2.17
4.87
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Coder 30B A3B
262k
オープン
14*
--
91
2.62
8.10
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 235B
131k
オープン
13*
--
59
2.86
44.93
33.66
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 30B A3B
131k
オープン
13*
--
111
2.20
24.62
17.94
Alibabaのロゴ
Qwen3 32B
131k
オープン
12
--
93
2.44
29.38
21.55
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 32B
131k
オープン
11*
--
72
2.85
9.77
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 235B
131k
オープン
11*
--
57
2.74
11.44
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 8B
131k
オープン
11*
--
114
2.48
24.32
17.47
Alibabaのロゴ
Qwen3 14B
131k
オープン
10
--
41
12.13
72.65
48.42
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 30B A3B
131k
オープン
10*
--
111
2.15
6.66
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Omni 30B A3B
65.5k
オープン
10*
--
102
1.99
26.61
19.70
Alibabaのロゴ
Qwen3 30B
131k
オープン
9*
--
104
2.23
26.17
19.16
Alibabaのロゴ
Qwen3 30B A3B 2507
262k
オープン
9*
--
133
1.88
5.64
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 32B
131k
オープン
9*
--
96
2.51
7.73
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 VL 8B
131k
オープン
8*
--
119
2.26
6.46
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 8B
98.3k
オープン
8
--
38
3.72
69.34
52.50
Alibabaのロゴ
Qwen3 14B
131k
オープン
7*
--
54
6.92
16.16
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 30B
131k
オープン
7*
--
108
2.21
6.83
--
Alibabaのロゴ
Qwen2.5 Turbo
1M
独自
6*
--
107
2.19
6.87
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 Omni 30B A3B
65.5k
オープン
5*
--
95
1.90
7.15
--
Alibabaのロゴ
Qwen3 8B
131k
オープン
5*
--
38
3.70
16.77
--

主要な定義

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

よくある質問

Alibaba Cloudに関するよくある質問

Alibaba Cloudで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア46のQwen3.7 Maxです。

Alibaba Cloudで出力速度が最も速いモデルは、毎秒241.9トークンのQwen3.5 Omni Flashです。

Alibaba Cloudで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、1.87秒のQwen3.5 Omni Flashです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。

Alibaba Cloudでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.07のQwen2.5 Turboです(キャッシュヒット/入力/出力を7:2:1とした場合)。

Alibaba Cloudのモデル間では料金に最大32倍の差があり、Qwen2.5 Turboの100万トークンあたり$0.07から、Qwen3 Coder 480Bの$2.10までとなっています。

はい。Alibaba CloudはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。

Alibaba Cloudの50モデル中49モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。

はい。Alibaba Cloudの全50モデルが関数呼び出し(ツール利用)に対応しています。

はい。Alibaba Cloudは24推論モデルを提供しています:Qwen3.7 MaxQwen3.6 Max PreviewQwen3.6 PlusQwen3.7 PlusQwen3.6 27BQwen3.5 27BQwen3.5 397B A17BQwen3.5 122B A10BQwen3.6 35B A3BQwen3.5 35B A3BQwen3 Max Thinking (Preview)Qwen3 VL 235B A22BQwen3 235B A22B 2507Qwen3 VL 32BQwen3 Next 80B A3BQwen3 30B A3B 2507Qwen3 235BQwen3 VL 30B A3BQwen3 32BQwen3 VL 8BQwen3 14BQwen3 Omni 30B A3BQwen3 30BQwen3 8B。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。

はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。

Alibaba Cloudのモデルを選ぶ際は、知能(品質を重視するタスク)、出力速度(高スループットが必要なタスク)、遅延(最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション)、料金(費用を重視するワークロード)、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。