Qwen モデル

An efficient multimodal workhorse in the Qwen family, with a native million-token context window and strong support for coding assistance, agentic workflows, and visual understanding such as charts. It fits long documents, codebases, high-concurrency applications, and tool-assisted tasks.

The speed-first variant of Alibaba's Wan 3.0 line (early access). It shortens generation latency while retaining high-quality video output, making it a good fit for low-latency previews, batch drafts and fast-iterating short-video workflows. If ultimate visual control matters more than speed, the standard version is a better choice.

The standard video generation model of Alibaba's Wan 3.0 line (early access). It supports text-to-video, image-to-video and multi-modal reference inputs, generating clips up to roughly 30 seconds with synchronized audio in a single pass — suitable for ads, short drama and narrative content. Official release date not yet announced.

Qwen's most capable flagship multimodal reasoning model, built for long-horizon coding, professional work, and multi-stage agent tasks. It accepts text, images, and video, offers a 1M-token context window with up to 128K output, and supports function calling, structured outputs, web search, and a code interpreter. It is best used as a high-quality workhorse for complex tasks rather than for the lowest-cost, lowest-latency batch workloads.

A quality-first image generation and editing model: it supports text-to-image and edits from 1–3 reference images, accepts prompts of up to about 4.5K tokens, and is aimed at dense layouts, fine 10px-scale text, 12 languages, and multiple fonts. Choose it over the standard variant when complex composition and detail fidelity matter more than speed or cost; use the standard variant for a faster, more economical workflow.

The balanced standard tier of Qwen-Image 3.0 for image generation and editing: it supports text-to-image and edits from 1–3 reference images, prompts of up to about 4.5K tokens, up to six outputs, and 2K-class resolution. It fits everyday posters, interfaces, infographics, and repeated creative work; move to Pro when complex layouts and fine text fidelity matter more, and use this tier when speed and cost efficiency are the priority.

HappyHorse 1.0 よりも強力なオーディオネイティブのワークフローを備え、テキストからビデオへの変換用に構築されており、ダイアログ、サウンドエフェクト、バックグラウンドミュージックを 1 つのパスで生成します。 Veo、Kling、Runway と比較した場合、その差別化要因は、同期されたオーディオビジュアル生成と、短編ドラマ、広告、電子商取引、およびブランド マーケティング向けのキャラクター一貫性のあるワークフローです。

HappyHorse 1.0 よりも強力なオーディオ ネイティブ ワークフローを備えたビデオ参照用に構築されており、ダイアログ、サウンド効果、バックグラウンド ミュージックを 1 つのパスで生成します。 Veo、Kling、Runway と比較した場合、その差別化要因は、同期されたオーディオビジュアル生成と、短編ドラマ、広告、電子商取引、およびブランド マーケティング向けのキャラクター一貫性のあるワークフローです。

HappyHorse 1.0 よりも強力なオーディオネイティブのワークフローを備え、ダイアログ、サウンドエフェクト、BGM を 1 つのパスで生成する、画像からビデオへの変換用に構築されています。 Veo、Kling、Runway と比較した場合、その差別化要因は、同期されたオーディオビジュアル生成と、短編ドラマ、広告、電子商取引、およびブランド マーケティング向けのキャラクター一貫性のあるワークフローです。

エージェントのワークロード、コーディング、オフィスの生産性向けに設計されており、Qwen3.6 よりも長いコンテキスト、ツールの呼び出し、構造化された出力に重点を置いています。 GPT、Claude、Gemini などの主力モデルと比較して、中国語、コーディング、およびマルチステップ ツールのワークフローにとってコスト効率の高い代替品です。

エージェントのワークロード、コーディング、オフィスの生産性向けに設計されており、Qwen3.6 よりも長いコンテキスト、ツールの呼び出し、構造化された出力に重点を置いています。 GPT、Claude、Gemini などの主力モデルと比較して、中国語、コーディング、およびマルチステップ ツールのワークフローにとってコスト効率の高い代替品です。

ビデオ編集に関しては、初期のビデオ モデルと比較して、ネイティブ オーディオの生成により重点が置かれており、ダイアログ、効果音、BGM を一度に完成させることができます。 Veo、Kling、Runway と比較して、その差別化された利点は、サウンドとビジュアルの同期とキャラクターの一貫性のあるワークフローにあります。短編ドラマ、広告、電子商取引、ブランドマーケティングビデオなどに適しています。

Wensheng ビデオでは、初期のビデオ モデルと比較して、ネイティブ オーディオの生成に重点が置かれており、ダイアログ、効果音、BGM が一度に完成します。 Veo、Kling、Runway と比較して、その差別化された利点は、サウンドとビジュアルの同期とキャラクターの一貫性のあるワークフローにあります。短編ドラマ、広告、電子商取引、ブランドマーケティングビデオなどに適しています。

初期のビデオ モデルと比較して、参照用ビデオの生成はネイティブ オーディオ生成においてより顕著であり、ダイアログ、サウンド効果、BGM を一度に完成させます。 Veo、Kling、Runway と比較して、その差別化された利点はサウンドとビジュアルの同期とキャラクターの一貫性ワークフローにあります。短編ドラマ、広告、電子商取引、ブランドマーケティングビデオなどに適しています。

Tusheng ビデオでは、初期のビデオ モデルと比較して、ネイティブ オーディオの生成に重点が置かれており、ダイアログ、効果音、BGM が一度に完成します。 Veo、Kling、Runway と比較して、その差別化された利点は、サウンドとビジュアルの同期とキャラクターの一貫性のあるワークフローにあります。短編ドラマ、広告、電子商取引、ブランドマーケティングビデオなどに適しています。