Qwen с контекстом 10M — для анализа документов целиком.
Alibaba Bailian описывает qwen-long как CN-hosted длинноконтекстную модель: 10M токенов контекста, 8 192 токена вывода, text-in/text-out; прямой HTTP рекомендован до 1M токенов, выше — файловая отправка.
TheRouter предоставляет qwen/qwen-long через OpenAI-compatible chat path с catalog context length 10 485 760 токенов и обслуживанием в CN-регионе Bailian. Поэтому страница считает 10M vendor contract, 10 485 760 — operational catalog value TheRouter, и предупреждает, что прямые длинные промпты надо валидировать.
qwen-long — специалист по длинному контексту в семействе Qwen. Окно в 10M токенов позволяет за один запрос проглотить целые книги, сотни страниц юридических документов, целые кодовые базы или недели чат-истории — и затем отвечать, резюмировать или извлекать поверх всего входа.
Модель развёрнута только на материковом эндпоинте Bailian (bailian-cn). Singapore-фолбэка нет — если bailian-cn недоступен, модель недоступна. Учитывайте это в стратегии retry.
| Тип | Ставка |
|---|---|
| Вход | $0.1296 за 1 млн токенов |
| Выход | $0.486 за 1 млн токенов |
| Длина контекста | Alibaba документирует 10 000 000 токенов; каталог TheRouter показывает 10 485 760 токеновhelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Лимит прямого HTTP-ввода | 1 000 000 токенов; для большей длины Alibaba рекомендует файловую отправкуhelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Максимальный вывод | 8 192 токенаhelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Модальности | Текстовый ввод → текстовый выводhelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Неподдерживаемые upstream-функции | Function calling, structured output, web search, prefix completion, context cache, batch inference и fine-tuninghelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Опубликованные лимиты материкового Китая | qwen-long: 1 200 RPM и 3 000 000 TPM в cn-beijinghelp.aliyun.com ↗ | проверено |
| Benchmark | Distribution | Score | Source |
|---|---|---|---|
Public long-context benchmark suite Страница Alibaba qwen-long описывает целевые задачи и лимиты, но не публикует таблицу бенчмарков для этой модели. | — | Не раскрыто | — |
Document QA benchmark Перед заменой chunked retrieval pipeline проверьте модель на собственном long-document acceptance set. | — | Не раскрыто | — |
Latency / throughput benchmark Модель рассчитана на очень большие контексты; измеряйте TTFT и latency генерации на вашем целевом размере промпта. | — | Не раскрыто | — |
Для новых интеграций используйте глобальный endpoint api.therouter.ai из примеров ниже; старый China accelerated endpoint выведен из эксплуатации.
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -H "Authorization: Bearer $THE_ROUTER_API_KEY" -d '{
"model": "qwen/qwen-long",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Summarize the key points from this input."}
]
}'Используйте OpenAI-compatible chat endpoint для длинных текстовых промптов. Держите прямые HTTP-запросы в рамках upstream-рекомендации 1M токенов, если в интеграции нет утверждённого файлового маршрута.
curl https://api.therouter.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $THEROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen/qwen-long","messages":[{"role":"user","content":"Summarize the attached long document text: ..."}],"max_tokens":1200}'Документация qwen-long перечисляет стабильный маршрут qwen-long, динамически обновляемый qwen-long-latest и snapshot qwen-long-2025-01-25. Все три имеют headline 10M context и 8 192 токена вывода, но опубликованные квоты отличаются между stable/latest и snapshot route.
Alibaba документирует qwen-long с максимальным вводом и длиной контекста 10 000 000 токенов. На той же странице сказано, что прямой HTTP поддерживает 1M токенов, а выше рекомендуется файловая отправка. Каталог TheRouter показывает 10 485 760 токенов, поэтому считайте 10M vendor-published contract и проверяйте конкретную форму запроса, которую собираетесь запускать.
В capability table Alibaba для qwen-long указано, что function calling и structured output не поддерживаются; также не поддерживаются web search, prefix completion, context cache, batch inference и fine-tuning. Через TheRouter используйте обычные chat-промпты и считайте JSON output best-effort следованием инструкциям.
Выбирайте qwen-long только когда ограничение — размер контекста: ревью целого документа, Q&A по очень длинным транскриптам, cross-section extraction или archive-level summarisation. Для обычного чата, короткой классификации или latency-sensitive flows qwen-plus обычно проще и быстрее.
| источник | URL | получено | |
|---|---|---|---|
| Длина контекста | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Лимит прямого HTTP-ввода | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Максимальный вывод | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Модальности | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Неподдерживаемые upstream-функции | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Опубликованные лимиты материкового Китая | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| Public long-context benchmark suite | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | неизвестно |
| Document QA benchmark | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | неизвестно |
| Latency / throughput benchmark | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | неизвестно |
| Alibaba перечисляет snapshot qwen-long и qwen-long-latest рядом с базовым маршрутом | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | проверено |
| qwen/qwen-long действительно модель на 10M токенов? | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | к проверке |
| Поддерживает ли qwen-long function calling или structured output? | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | к проверке |
| Когда выбирать qwen-long вместо qwen-plus? | help.aliyun.com ↗ | 2026-08-01 | к проверке |