本报告调研了阿里千问(Qwen)大模型产品线,涵盖语言模型、视觉模型、语音模型全系列产品。重点分析了免费模型的使用场景、额度和限制条件。
核心发现:
阿里千问拥有完整的 Qwen 语言模型家族(Max/Plus/Flash/Coder/VL/Omni) 拥有 Wan(万相) 视觉生成模型系列(视频+图像) 拥有 Fun(通义百聆) 语音模型系列(识别+合成) 新用户有 免费试用额度 免费层有 QPS 和 Token 限制
公司: 阿里巴巴集团 / 阿里云团队: 通义实验室(前身:达摩院 iDST 研究院)成立时间: 2014年(iDST),2017年达摩院正式成立核心产品: Qwen(千问)大语言模型、Wan(万相)视觉模型、Fun(通义百聆)语音模型市场地位: 全球领先的AI大模型,国内第一梯队
技术实力:
2020年 M6 多模态大模型参数达 10万亿级(全球首个) 2025年 Qwen3 系列推出,性能全球领先 通过国内首批大模型备案,拥有国际AI管理体系认证
| Qwen3 旗舰 | |||||
| Qwen3 平衡 | |||||
| Qwen3 轻量 | |||||
| Qwen3 代码 | |||||
| Qwen3 视觉 | |||||
| Qwen3 全模态 | |||||
| Qwen 图像 |
1. Qwen3-Max(旗舰之王)
参数规模: 超万亿级(>1T) 上下文长度: 256K tokens 特点: Qwen 系列最强模型 在多项权威基准测试中全球领先 复杂任务处理能力最优 多轮对话、推理、创作全面优秀
使用场景:
✅ 复杂推理(数学证明、逻辑难题) ✅ 高质量内容创作(小说、剧本、营销文案) ✅ 企业级知识库问答 ✅ 科研辅助(论文解读、数据分析) ✅ 代码生成与调试
价格(参考):
输入:¥0.2-0.4 / 1K tokens 输出:¥0.4-0.8 / 1K tokens
2. Qwen-Plus(旗舰均衡)
上下文长度:1M tokens(超长上下文) 特点: 效果、速度、成本完美平衡 支持超长上下文(1M) 适合大多数商业场景
使用场景:
✅ 长文档处理(整本书、多篇论文) ✅ 企业知识库(大量文档检索) ✅ 多轮深度对话 ✅ 内容创作与摘要 ✅ 多语言支持
价格(参考):
输入:¥0.1-0.2 / 1K tokens 输出:¥0.2-0.4 / 1K tokens
3. Qwen-Flash(轻量极速)⭐
上下文长度: 1M tokens 特点: 速度最快,成本极低 适合简单任务和批量处理 免费层可选模型
使用场景:
✅ 简单问答(客服、FAQ) ✅ 文本分类、打标 ✅ 批量数据处理 ✅ 实时对话(高并发) ✅ 教学实验
价格(参考):
输入:¥0.01-0.03 / 1K tokens 输出:¥0.02-0.05 / 1K tokens
4. Qwen3-Coder-Plus(代码专家)
上下文长度: 1M tokens 支持语言: 358种编程语言 特点: 专为代码生成优化 性能媲美 Claude Sonnet 4 支持项目级代码理解 适配 Qwen Code、CLINE 等平台
使用场景:
✅ IDE 插件(自动补全) ✅ 函数生成(根据注释) ✅ 代码审查 ✅ 单元测试生成 ✅ 代码翻译(多语言) ✅ 项目文档生成
价格(参考):
输入:¥0.1-0.2 / 1K tokens 输出:¥0.2-0.4 / 1K tokens
5. Qwen3-VL-Plus(视觉专家)
输入: 文本 + 图像 + 视频 输出: 文本 上下文长度: 256K tokens 特点: 强大的视觉理解能力 支持多模态输入(图+文+视频) 32种语言 OCR 视频理解、图表分析
使用场景:
✅ 图像描述生成 ✅ 视觉问答(VQA) ✅ 图表数据分析 ✅ 文档 OCR + 理解(长文档) ✅ 视频内容分析 ✅ 多语言文字识别
价格(参考):
输入:¥0.1-0.2 / 1K tokens(含图片tokens) 输出:¥0.2-0.4 / 1K tokens
6. Qwen3-Omni-Flash(全模态)
输入: 文本 + 图像 + 音频 + 视频 输出: 文本 + 语音 上下文长度: 64K tokens 特点: 真正的全模态大模型 端到端多模态理解与生成 支持语音合成输出 同声传译能力
使用场景:
✅ 全模态智能助手 ✅ 多模态客服 ✅ 教育讲解(图文音视频) ✅ 内容创作(多模态) ✅ 同声传译(14种语言) ✅ 语音交互系统
价格(参考):
较高,按具体API调用计费
7. Qwen-Image(图像生成)
类型: 文生图(Text-to-Image) 特点: 全球领先的图像生成模型 复杂文本渲染能力强 支持多行文本、精细细节 中英文高保真输出
使用场景:
✅ 营销海报生成 ✅ 品牌视觉设计 ✅ 产品效果图 ✅ 创意配图 ✅ 图文混排
价格(参考):
按生成图片数量和分辨率计费
Wan2.6 系列(最新)
| Wan2.6-R2V | ||
| Wan2.6-I2V | ||
| Wan2.6-T2V | ||
| Wan2.6-T2I | ||
| Wan2.6-Image | ||
| Wan2.2-Animate |
应用场景:
电商营销视频 影视短剧制作 动画制作 消费电子动态壁纸 广告创意
Fun 语音家族
| Fun-ASR | ||
| Fun-ASR-Realtime | ||
| Fun-ASR-Mtl | ||
| Fun-CosyVoice-V2 | ||
| Fun-CosyVoice-V3-Flash | ||
| Fun-CosyVoice-V3-Plus |
应用场景:
语音转文字(会议记录、网课) 语音助手 语音合成(客服、有声内容) 声音克隆(虚拟IP) 多语言翻译
免费政策总览
阿里千问开放平台为新用户提供免费试用额度,用于测试和轻度使用。
重要提示: 免费额度不是永久免费,用完需付费。具体政策可能调整,请以官网为准。
1. 免费额度详情
| API 调用次数 | |||
| Token 额度 | |||
| 模型访问 | |||
| 并发数 |
获取方式:
注册阿里云账号 + 千问平台 完成实名认证 自动获得免费额度(无需申请)
查询方式:
控制台 → 费用中心 → 额度管理
2. 免费模型列表
基于公开信息,免费层可使用的模型:
| Qwen-Flash | |||
| Qwen-Plus | |||
| Qwen3-VL-Plus | |||
| Fun-ASR | |||
| Fun-CosyVoice-V2 |
结论:
免费层首选 Qwen-Flash(速度最快,成本最低) 语音模型 Fun 系列免费层可用 Qwen3-Max 等旗舰模型在免费层可能受限或不可用
3. 免费模型详细使用限制
3.1 调用频率限制(QPS)
3.2 上下文长度限制
注意: Qwen-Flash 和 Qwen-Plus 支持 1M 超长上下文,但实际使用建议控制长度以节省成本。
3.3 免费额度消耗速度
假设使用 Qwen-Flash 模型(最推荐免费模型):
Fun-ASR 语音识别:
按音频时长计费,约 ¥0.005/秒(付费) 免费额度可支持约 1000 分钟音频识别
3.4 功能限制
免费层可能受到的限制:
| 模型访问 | |||
| 并发数 | |||
| 流式输出 | |||
| 微调功能 | |||
| 私有化部署 | |||
| 专属集群 | |||
| 技术支持 | |||
| 数据安全 |
4. 免费模型使用场景推荐
场景1:个人学习与实验
推荐模型:Qwen-Flash
理由: 免费额度够用,速度快,成本最低 使用方式: 学习 Prompt Engineering 测试应用原型 开发个人工具 成本预估: 5元额度可用 2-3 个月(轻度使用)
场景2:企业内部问答
推荐模型:Qwen-Plus
理由: 1M 超长上下文,适合大量文档 使用方式: 内部知识库问答 文档摘要与分析 员工自助查询 注意: 免费层 QPS 可能受限,小团队可用
场景3:代码辅助
推荐模型:Qwen3-Coder-Plus
理由: 专业代码模型,支持358种语言 使用方式: IDE 集成 代码生成与补全 代码审查 注意: 免费层可能不可用,建议付费
场景4:多模态任务
推荐模型:Qwen3-VL-Plus
理由: 支持图像+文本,免费层唯一多模态选择 使用方式: 图片理解与描述 图表分析 文档 OCR 视频内容分析 限制: 免费层 QPS 可能为1,谨慎使用
场景5:语音处理
推荐模型:Fun-ASR / Fun-CosyVoice
理由: 免费层可用,精度高 使用方式: 会议录音转文字 语音助手 语音合成(客服、有声书) 声音克隆(虚拟IP)
5. 免费模型使用限制注意事项
5.1 额度耗尽后
API 返回错误码 429或403应对方案: 购买按量付费 申请企业套餐 切换至更便宜的模型(如 Flash)
5.2 并发超限
免费层 QPS 限制严格 优化方案: 客户端限流 队列缓冲 升级付费版
5.3 多模态图片限制
图片消耗额外 tokens 建议: 压缩图片 避免一次传过多图片 优先用文字描述
| 免费额度 | ||||
| 最强模型 | ||||
| 性价比之王 | ||||
| 超长上下文 | ||||
| 多模态 | ||||
| 代码能力 | ||||
| 语音能力 | ||||
| 视频生成 | ||||
| 中文优化 | ||||
| 价格(1K tokens) | ||||
| QPS免费层 | ||||
| 本地部署 |
结论:
超长上下文需求: 阿里 Qwen-Plus(1M)最强 代码生成: 阿里 Qwen3-Coder-Plus 支持语言最多(358种) 多模态免费体验: 阶跃星辰 Step-3.5-Flash 最佳 语音处理: 阿里 Fun 系列独有 视频生成: 阿里 Wan 系列独有 免费额度大小: 智谱AI最慷慨(10元)> 阿里/阶跃(5元) 中文场景: 三家国产均优秀,阿里生态最完整
快速开始
访问 https://qianwen.aliyun.com/[3] 注册账号 完成实名认证(个人/企业) 创建 API Key(百炼控制台) 使用官方 SDK 或 REST API 调用
SDK 选择
Python: pip install dashscope或pip install ai-阿里云JavaScript: npm install @alicloud/aiHTTP: 直接调用 REST API
最佳实践
免费层首选 Qwen-Flash: 性价比最高,速度最快 超长文档用 Qwen-Plus: 1M 上下文,一次处理大量内容 多模态任务选 Qwen3-VL-Plus: 图片+文本混合 语音处理用 Fun 系列: 识别+合成一站式解决 视频生成选 Wan 系列: 国内领先的视频生成模型 监控使用量: 避免额度意外耗尽 添加限流: 免费层 QPS 限制,客户端控制并发
性价比排序(免费层)
| Qwen-Flash | ||||
| Qwen-Plus | ||||
| Qwen3-VL-Plus | ||||
| Fun-ASR | ||||
| Fun-CosyVoice | ||||
| Qwen3-Coder-Plus |
为什么 Qwen-Flash 是免费层首选?
✅ 速度最快 - 响应延迟低 ✅ 成本最低 - 付费后也只需 ¥0.01-0.03/1K tokens ✅ QPS 5 - 免费层最高并发 ✅ 1M 上下文 - 支持超长文本 ✅ 能力全面 - 接近 Qwen-Plus 水平
入门级付费(¥100-500/月)
适用: 个人创业、小团队 模型组合: Qwen-Flash + Qwen-Plus QPS: 20-50 预算: 约 ¥300/月(10万tokens/天)
企业级付费(¥2000+/月)
适用: 中型企业、高并发应用 模型组合: Qwen3-Max + Qwen3-VL-Plus + Qwen3-Coder-Plus QPS: 100+ 功能: 私有化、专属集群、SLA保障
全栈方案(¥5000+/月)
适用: 大型企业、全模态应用 模型组合: Qwen3-Omni + Wan2.6 + Fun-CosyVoice-V3 覆盖: 文本 + 视觉 + 语音 + 视频 优势: 一站式全模态解决方案
根据需求选择模型
阿里千问提供全球最完整的AI大模型产品线,覆盖语言、视觉、语音、视频全模态。
免费模型亮点:
✅ Qwen-Flash 免费层首选(速度最快,成本最低) ✅ Fun 语音系列免费可用(识别+合成) ✅ QPS 3-5 限制合理 ✅ 1M 超长上下文(Qwen-Plus) ✅ 多模态支持(Qwen3-VL-Plus)
使用建议:
免费测试: Qwen-Flash + Fun-ASR(足够个人使用) 长文档: Qwen-Plus(1M上下文优势) 多模态: Qwen3-VL-Plus(图文混合) 专业场景: 付费升级 Qwen3-Max / Coder / Omni 注意QPS限制: 添加客户端限流
千问官网:https://qianwen.aliyun.com[4] 通义实验室:https://www.stepfun.com(注:实际为通义)[5] API文档:https://bailian.console.aliyun.com[6] ModelScope 模型库:https://www.modelscope.cn[7] 万相视频生成:https://tongyi.aliyun.com/wan[8]
报告完成于: 2026-03-18下次更新建议: 2026-04-18(价格和产品可能变化)
文档结束
引用链接
[1]https://qianwen.aliyun.com
[2]https://platform.stepfun.com
[3]https://qianwen.aliyun.com/
[4]https://qianwen.aliyun.com
[5]https://www.stepfun.com(注:实际为通义): https://www.stepfun.com%EF%BC%88%E6%B3%A8%EF%BC%9A%E5%AE%9E%E9%99%85%E4%B8%BA%E9%80%9A%E4%B9%89%EF%BC%89
[6]https://bailian.console.aliyun.com
[7]https://www.modelscope.cn
[8]https://tongyi.aliyun.com/wan


