Qwen2.5 VL 72B Instruct

Alibaba Qwenqwen/qwen2.5-vl-72b-instructFournisseurs: 1
Entréei0,80 $USpar million de tokens
Sortiei1 $USpar million de tokens
Contextei128K128 000 tokens
Date de sortie1 févr. 2025Sortie max.: 115K

À propos de ce modèle

Qwen2.5 VL 72B Instruct est un modèle d’IA de Alibaba Qwen, disponible via l’API depuis le 1 février 2025. Il peut lire jusqu’à 128 000 tokens en une seule requête, soit environ 240 pages de texte, et rédiger jusqu’à 115 200 tokens en une seule réponse. En plus du texte, il accepte en entrée des images.

Via l’API, il coûte 0,80 $US par million de tokens en entrée et 1 $US par million de tokens en sortie. Son prix se situe dans la moyenne du marché.

Ses poids sont publiés ouvertement (Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct) : il peut donc aussi être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel.

Scores de qualité

Classements →

Pas encore évalué. Les résultats de tests indépendants paraissent généralement quelques semaines après la sortie d’un modèle.

Données de benchmarks : Epoch AI, sous licence CC BY 4.0

Où l’utiliser

Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 1. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.

FournisseurEntréeiSortieiContexteiDisponibilité (24 h)i
Parasailfp8
0,80 $US1 $US128K100.0%

Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.

L’utiliser dans votre code

Appelez Qwen2.5 VL 72B Instruct via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'

Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.

Ce que ça coûte en pratique

  • 1 000 réponses de chatbot
    ≈ 500 tokens en entrée, 300 en sortie chacune
    0,70 $US
  • Résumer un document de 100 pages
    ≈ 50 000 tokens en entrée, 1 000 en sortie
    0,041 $US
  • Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois
    ≈ 1 000 tokens en entrée, 400 en sortie chacune
    360 $US

Calculateur de coût →

Alternatives à prix similaire

ModèleEntréeiSortieiContextei
Aion-2.0Aion Labs
0,80 $US1,60 $US128KComparer avec ⇄
0,80 $US1,20 $US80KComparer avec ⇄
0,83 $US2,50 $US1MComparer avec ⇄
0,85 $US1,25 $US256KComparer avec ⇄
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind
0,75 $US3,75 $US1MComparer avec ⇄
0,75 $US4,50 $US400KComparer avec ⇄

Actualités sur Alibaba Qwen

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Questions fréquentes

Combien coûte Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
Via l’API, Qwen2.5 VL 72B Instruct coûte 0,80 $US par million de tokens en entrée et 1 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 0,70 $US.
Quelle est la fenêtre de contexte de Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
Qwen2.5 VL 72B Instruct peut lire jusqu’à 128 000 tokens en une seule requête, soit environ 240 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 115 200 tokens en une seule réponse.
Qwen2.5 VL 72B Instruct est-il open source ?
Oui. Ses poids sont publiés (Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct) : vous pouvez le télécharger et l’exécuter sur votre propre matériel, ou l’utiliser via l’un des 1 fournisseurs d’API.
Qui a créé Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
Qwen2.5 VL 72B Instruct est développé par Alibaba Qwen. Il est disponible via l’API depuis le 1 février 2025.
Qwen2.5 VL 72B Instruct peut-il lire des images ?
Oui. En plus du texte, il accepte en entrée des images.
Quelles sont les alternatives à Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : Aion-2.0, Morph V3 Fast et Hy4 preview. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.