
Qwen, Alibaba Cloud का large language model परिवार है, और Qwen API डेवलपर्स के लिए पूरी लाइनअप उपलब्ध कराता है। उन्नत reasoning और coding के लिए flagship Qwen3.7 Max, कई scales में कुशल mixture-of-experts models, और तुरंत, high-volume responses के लिए Qwen3.5 Flash तक पहुँचें। Atlas Cloud पर हर model एक ही endpoint के माध्यम से चलता है, जिसमें पारदर्शी pay-as-you-go pricing और नई releases के लिए Day-0 access मिलता है। आज ही निर्माण शुरू करें।
Atlas Cloud आपको उद्योग में अग्रणी नवीनतम रचनात्मक मॉडल प्रदान करता है।
देखें कि हर Qwen API endpoint किस तरह टेक्स्ट prompts को generated text में बदलता है—तेज़, हल्के assistants से लेकर flagship reasoning models तक—ताकि आप अपने workload के लिए सही model चुन सकें।
| मोडैलिटी | विवरण |
|---|---|
| Qwen3.6 35B A3B (Text to Text) | लाइनअप का सबसे नया reasoning model, यह 35B mixture-of-experts endpoint प्रति token लगभग 3B parameters सक्रिय करता है, जिससे गहरी reasoning किफायती बनी रहती है। इसे multi-step math, logic और analysis tasks के लिए भेजें, जहां chain-of-thought की quality raw speed से ज्यादा महत्वपूर्ण होती है। |
| Qwen3.6 Plus (Text to Text) | Chat और productivity workflows में बहुउपयोगी, Qwen3.6 Plus मजबूत conversational quality को prompt caching और tiered pricing के साथ जोड़ता है, जो 256K tokens से आगे तक जाता है। इसे तब चुनें जब assistants को लंबे documents या लंबी multi-turn sessions में coherence बनाए रखना हो। |
| Qwen3.5 122B A10B (Text to Text) | प्रति token लगभग 10B active parameters पर चलते हुए, यह 122B mixture-of-experts model थोड़ी scale के बदले तेज़ और सस्ता inference देता है। यह general text generation, summarization और reasoning के लिए उपयुक्त है, जहां आप mid-tier cost पर large-model quality चाहते हैं। |
| Qwen3.5 35B A3B (Text to Text) | जब throughput और budget दोनों अहम हों, यह 35B MoE endpoint प्रति token केवल लगभग 3B parameters सक्रिय रखता है। इसे high-volume chat, drafting और classification के लिए इस्तेमाल करें, जिन्हें flagship model पर चलाना संसाधनों की बर्बादी होगा। |
| Qwen3.5 27B (Text to Text) | एक dense 27B model, Qwen3.5 27B mixture-of-experts routing के बिना predictable latency और consistent quality देता है। यह straightforward generation और instruction-following tasks के लिए उपयुक्त है, जिन्हें compact और reliable backbone से लाभ मिलता है। |
| Qwen3.5 397B A17B (Text to Text) | 3.5 tier का सबसे बड़ा model, यह 397B mixture-of-experts endpoint प्रति token लगभग 17B parameters सक्रिय करता है और repeated-context cost घटाने के लिए prompt caching जोड़ता है। इसे demanding reasoning और generation jobs के लिए चुनें, जिन्हें इस family की सबसे गहरी capacity चाहिए। |
| Qwen3.7 Max (Text to Text) | Flagship के रूप में, Qwen3.7 Max advanced reasoning, coding और complex multi-step tasks को target करता है, और repeated context पर cost घटाने के लिए prompt caching देता है। इसे agentic pipelines, कठिन coding problems और उन workloads के लिए चुनें जहां accuracy, price से ज्यादा महत्वपूर्ण है। |
| Qwen3.5 Plus (Text to Text) | Design से ही efficient, Qwen3.5 Plus रोज़मर्रा के tasks और AI assistants को power करता है, साथ ही prompt caching और 256K tokens से आगे जाने वाले inputs को support करता है। यह production assistants के लिए एक भरोसेमंद default है, जिन्हें manageable cost पर steady quality चाहिए। |
| Qwen3.7 Plus (Text to Text) | एक ही model में capability, speed और efficiency चाहिए? Qwen3.7 Plus तीनों का संतुलन बनाता है, prompt caching जोड़ता है, और 256K tokens से आगे के prompts के लिए tiered pricing लागू करता है। इसे scaled assistants और document-heavy workflows के लिए deploy करें, जिन्हें फिर भी quick responses चाहिए। |
| Qwen3.5 Flash (Text to Text) | Instant responses और large-scale usage के लिए optimized, Qwen3.5 Flash इस family का सबसे तेज़ और सबसे किफायती option है। इसे high-traffic chat, autocomplete और real-time features में ship करें, जहां low latency प्राथमिकता है। |
| Qwen3 VL 235B A22B Thinking (Text to Text) | यह reasoning-tuned endpoint लगभग 22B active parameters और dedicated thinking mode के साथ 235B mixture-of-experts architecture पर चलता है। इसे structured problem solving और analysis के लिए चुनें, जहां explicit, step-by-step reasoning से बेहतर परिणाम मिलते हैं। |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (Text to Text) | 235B total parameters और प्रति token लगभग 22B active parameters के साथ, Qwen3 series का यह instruction-tuned MoE model व्यापक text generation और reasoning संभालता है। 2507 release इसे Qwen API पर general-purpose assistants और content pipelines के लिए मजबूत विकल्प बनाता है। |
Qwen API, एक OpenAI-compatible key के पीछे dual-mode thinking, native function calling, 256K tokens से आगे का context, 119 languages की coverage और prompt caching को एक साथ लाता है, जो Qwen3.5 Flash से Qwen3.7 Max तक फैला है।

Function calling से Qwen models structured tool invocations निकाल सकते हैं, जो सीधे आपके अपने APIs, databases और MCP servers से जुड़ते हैं। Model तय करता है कि function कब call करना है, arguments को format करता है, फिर result को अपने answer में वापस शामिल कर देता है। OpenAI-compatible endpoint के साथ मिलकर, यह existing SDK code को autonomous agents, retrieval pipelines और workflow automations में बदल देता है।

एक ही model को math, logic और coding के लिए deliberate thinking mode और रोज़मर्रा के dialogue के लिए fast non-thinking mode के बीच switch करें। Qwen3.6 35B A3B और flagship Qwen3.7 Max जैसे reasoning models, एक ही endpoint के ज़रिए यह depth उपलब्ध कराते हैं। जब किसी task को step-by-step deduction चाहिए, तो आप thinking enable करते हैं; जब latency महत्वपूर्ण हो, तो उसे off कर देते हैं—बिना model या key बदले।

119 languages और dialects पर trained, Qwen multilingual instruction following और translation को Chinese और English में समान fluency के साथ संभालता है। एक single prompt, अलग translation service के बिना languages के बीच move कर सकता है। Global audiences के लिए shipping करने वाली teams localized chat, cross-lingual search और हर target market में natural लगने वाली copy के लिए इस पर भरोसा करती हैं।

Low-latency Qwen3.5 Flash से लेकर flagship Qwen3.7 Max तक, पूरी family एक OpenAI-compatible key से काम करती है। 397B A17B और 235B A22B जैसे efficient mixture-of-experts designs, प्रति token अपने parameters के केवल एक fraction को activate करते हैं, और हर tier वही request format share करता है। Integration code की एक भी line rewrite किए बिना simple calls को Flash और कठिन reasoning को Max पर route करें।

Repeated context का billing standard input price से काफी कम cached rate पर होता है, इसलिए system prompts और shared documents हर follow-up call पर कम cost करते हैं। Pricing pay-as-you-go और transparent रहती है, published per-token rates और बिना subscription के। High-volume assistants, RAG stacks और long conversations को सबसे ज़्यादा फायदा मिलता है, क्योंकि वही prefix बार-बार भेजा जाता है।
एक जैसी brief Qwen API और प्रतिद्वंद्वी engines को दें, फिर देखें कि हर model उसी instruction को एक working single file web page में कैसे बदलता है, जिसे आप तुरंत खोलकर क्लिक कर सकते हैं।
एक complete, single-file, self-contained HTML page बनाएं (सारा CSS और JavaScript एक ही .html file में inline हो) जो एक interactive "Late-Night French Patisserie Window" render करे — closing hours के बाद भी warm light में चमकता हुआ एक boutique dessert display case। पूर्ण constraint: किसी भी तरह के external resources नहीं — कोई CDNs नहीं, linked stylesheets या scripts नहीं, web fonts नहीं, `<img>` tags नहीं, SVG files नहीं, base64 photos नहीं, art के रूप में emoji नहीं। हर visual केवल CSS से styled HTML elements से बनाया जाना चाहिए: layered linear/radial/conic gradients, stacked और inset box-shadows, border-radius, blur/backdrop-filter, transforms, और केवल canvas या DOM-drawn shapes। यह सिर्फ vector CSS से faux-realistic material और light render करने की परीक्षा है। Scene: glass patisserie window में सामने से, eye-level view, shelves एक शांत rule-of-thirds composition में arranged। Shelf पर कम-से-कम चार distinct, बारीकी से crafted desserts की row हो, हर एक पूरी तरह gradients और shadows से बना हो: (1) glossy chocolate-cocoa mousse dome, mirror-glaze finish के साथ, जिसमें soft specular highlight और reflected light दिखे; (2) mille-feuille जिसमें crisp, साफ़-साफ़ अलग puff-pastry layers हों; (3) sugar-frosted, थोड़े matte shells वाला tiered macaron tower; (4) धीरे-धीरे घूमती turntable plate पर lemon tart। Believable depth model करें: ऊपर से warm golden spotlight (window का display lamp), cool blue ambient night के contrast में, cast shadows, edges पर rim light, और gentle glossy reflections के साथ। सबके आगे एक subtle glass layer तैरती हो — हल्की reflections, streaks, और condensation droplets का scatter — और shelf surface पर नीचे हर dessert की soft reflection हो। Interactions (सभी smooth, spring-like CSS/JS transitions): - किसी dessert पर HOVER: वह हल्के से ऊपर उठे, उसका spotlight और shadow intensify हो, और एक cross-section "cutaway" animation उसकी internal structure दिखाए — layered cream, ganache, curd, और biscuit/pastry base को label के साथ stacked gradient bands के रूप में draw करें। - किसी dessert पर CLICK करके "Customize" mode में जाएं: एक elegant panel दिखाई दे, जिसमें sliders और toggles हों जो user को real time में decorative elements add और adjust करने दें — sprinkled sugar pearls (density slider), drizzled pulled caramel (amount + strand thickness), और mirror-glaze/glossy pectin coat (glossiness slider), साथ में accent-berry-red drizzle। Values बदलते ही dessert live repaint होना चाहिए, और highlight/gloss glossiness value के अनुसार respond करे। "Reset" और "Exit" control दें। Desserts के बीच switch करते समय हर dessert की customization persist रहे। - Optional ambient touches: warm lamp पर हल्की animated flicker, drifting condensation, और lemon tart का turntable loop में rotate होना। Visual style: refined, cozy, seductive late-night mood; caramel brown, cream white, और berry red की palette, mint green accents के साथ, deep cool-blue night background पर। Typography chic patisserie जैसी महसूस हो — headings और dessert names को elegant CSS-only serif stack में generous letter-spacing के साथ set करें; layout को tidy, ordered, और responsive रखें ताकि mobile से widescreen तक अच्छा लगे। Clutter की जगह tasteful micro-animations, layered depth, और material realism को prioritize करें। Browser में directly file खोलकर तुरंत interact करने के लिए जो कुछ चाहिए, सब include करें। केवल पूरा HTML document output करें, और कुछ नहीं।
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.5 397BA17B on Atlas Cloud
एक single self-contained HTML file बनाएं (सारा CSS और JavaScript inline, बिल्कुल कोई external libraries, CDNs, images, fonts, या network requests नहीं) जो "Rapid Run" नाम का real-time, playable whitewater kayaking game render करे, पूरी तरह एक single HTML5 Canvas element पर, जो browser window को fill करे और resize पर responsive रहे। View third-person top-down camera हो, हल्के forward perspective के साथ, जो procedurally generated alpine mountain stream को देखता हो जो लगातार top से bottom की ओर scroll करे और कभी repeat न हो: level को noise/pseudo-random generator से seed करें ताकि हर run एक अलग braided channel carve करे, जिसमें narrowing chutes, midstream boulders, swirling whirlpools, छोटे waterfall drops, और churning white-foam wave trains हों। Player एक single crimson-and-amber kayak pilot करे जो screen के lower third के पास रहे जबकि river तेज़ी से past rush करे; Left/Right arrow keys (या A/D) से edge और carve करने के लिए steer करें, और mouse को paddle की तरह काम करने दें — kayak horizontal mouse position की ओर lean और pull करे, click या held button से hard paddle stroke plant हो जो boat को tighter line पर snap करे। Water को layered scrolling noise से driven live flow field की तरह simulate करें: current kayak को downstream और sideways push करे, tongues में तेज़ और eddies में धीमा, ताकि player को water पढ़कर racing line के लिए संघर्ष करना पड़े। एक rich GPU-friendly particle system emit करें — wave पर slap करते समय bow से spray का fan फूटे, stern से trailing turbulence wake churn हो, impacts पर foam sheets explode हों, और whirlpools से rings ripple out हों। Rock से टकराने पर boat जarring wobble के साथ spin out हो, control momentarily lose हो, और camera shudder करे। Crisp flat-illustration style को light fluid realism के साथ fuse करके render करें: water surface में animated ripples और flow field से refractive highlight glints दिखें, noon high-plateau top light, spray पर cool white speculars, और deep pools turquoise green से inky teal में graded हों। Color palette glacier cyan-blue dominant हो, kayak का vermilion-orange-yellow punchy accent के रूप में, banks grey stone और pine green से dressed। On-screen HUD include करें: distance traveled, current speed, stability/health meter जो rock hits पर drain हो, और live score; brief controls के साथ start screen दिखाएं, stability depleted होने पर game-over screen Restart option के साथ दिखाएं, और जितना farther descend करें उतनी difficulty gradually ramp हो (faster current, denser hazards)। requestAnimationFrame के साथ delta-time physics का उपयोग करते हुए smooth 60fps game loop target करें, सब कुछ इस तरह tuned हो कि genuinely tense, satisfying feel आए, जहां foaming chute से clean line निकालना earned महसूस हो।
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
Generated with Grok 4.5 on Atlas Cloud
Generated with Qwen3.7 Max on Atlas Cloud
देखें कि Atlas Cloud पर Qwen API, अन्य प्रमुख टेक्स्ट मॉडल्स की तुलना में संदर्भ लंबाई, आउटपुट सीमाएँ, समर्थित इनपुट प्रकार और पारदर्शी प्रति-कॉल मूल्य निर्धारण के मामले में कैसी है।
| मॉडल | संदर्भ विंडो | अधिकतम आउटपुट टोकन | इनपुट प्रकार | इनपुट मूल्य ($/1M) | आउटपुट मूल्य ($/1M) |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3.7 Max | 1M | 67,072 | टेक्स्ट | $2.50 | $7.50 |
| Qwen3.7 Plus | 1M | 67,072 | टेक्स्ट | $0.40 (≤256K) / $1.20 (>256K) | $1.60 / $4.80 |
| Qwen3.6 35B A3B | 256K | 65,536 | टेक्स्ट, छवि, वीडियो | $0.248 | $1.485 |
| Qwen3.5 Flash | 1M | 67,072 | टेक्स्ट | $0.10 | $0.40 |
| DeepSeek V4 Pro | 1M | 393,216 | टेक्स्ट | $1.74 | $3.45 |
| Grok 4.5 | 500K | 500,000 | टेक्स्ट | $2.00 | $6.00 |
| GLM 5.2 | 1M | 131,072 | टेक्स्ट | $1.40 | $4.40 |
कुछ ही मिनटों में शुरू करें — इन सरल चरणों का पालन करके Atlas Cloud प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए मॉडल इंटीग्रेट और डिप्लॉय करें।
atlascloud.ai पर साइन अप करें और वेरिफिकेशन पूरा करें। नए यूज़र्स को प्लेटफ़ॉर्म एक्सप्लोर करने और मॉडल टेस्ट करने के लिए फ्री क्रेडिट मिलते हैं।
बेजोड़ प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और विकास अनुभव के लिए उन्नत Qwen मॉडल को Atlas Cloud के GPU त्वरण प्लेटफ़ॉर्म के साथ संयोजित करें।
कम विलंबता:
रियल-टाइम प्रतिक्रिया के लिए GPU-अनुकूलित इंफरेंसिंग।
एकीकृत API:
Qwen, GPT, Gemini और DeepSeek के लिए एक इंटीग्रेशन।
पारदर्शी मूल्य निर्धारण:
प्रति token बिलिंग, Serverless मोड का समर्थन।
डेवलपर अनुभव:
SDK, डेटा एनालिटिक्स, फाइन-ट्यूनिंग टूल और टेम्पलेट पूरी तरह से उपलब्ध हैं।
विश्वसनीयता:
99.99% उपलब्धता, RBAC अनुमति नियंत्रण, अनुपालन लॉगिंग।
सुरक्षा और अनुपालन:
SOC 2 Type II प्रमाणन, HIPAA अनुपालन, US डेटा संप्रभुता।
Qwen API डेवलपर्स को text generation, reasoning, coding और multilingual tasks के लिए Alibaba Cloud के बड़े language models के Qwen परिवार तक programmatic access देता है। Atlas Cloud पर आप एक ही OpenAI-compatible endpoint के जरिए पूरी lineup तक पहुंचते हैं, इसलिए एक ही key हर Qwen model को कवर करती है।
Atlas Cloud एक विस्तृत lineup host करता है, तेज और किफायती Qwen3.5 Flash से लेकर versatile Plus tiers तक, और advanced reasoning व coding के लिए बनाए गए flagship Qwen3.7 Max तक। Qwen3.6 35B A3B जैसे reasoning-focused models और Qwen3.5 397B A17B जैसे बड़े mixture-of-experts variants भी भारी workloads के लिए उपलब्ध हैं।
शुरुआत करने में बस कुछ कदम लगते हैं: Atlas Cloud account बनाएं, API key generate करें, और अपने मौजूदा OpenAI-compatible client को Atlas endpoint की ओर point करें। Pricing transparent per-call rates के साथ pay-as-you-go है, और Day-0 access का मतलब है कि नए Qwen releases launch होते ही ready होते हैं। आज ही build करना शुरू करें।
हां। Atlas Cloud पर Qwen API OpenAI chat completions format का पालन करता है, इसलिए अधिकांश SDKs केवल base URL और key बदलने से काम करने लगते हैं। आप अपना मौजूदा tooling बनाए रखते हैं और integration फिर से लिखे बिना किसी भी Qwen model को call कर सकते हैं।
Atlas Cloud पर Qwen models transparent pay-as-you-go pricing का उपयोग करते हैं, जिसकी billing per token होती है और किसी subscription की जरूरत नहीं होती। Qwen3.5 Flash के लिए rates $0.1 per million input tokens और $0.4 per million output tokens से शुरू होते हैं, और flagship Qwen3.7 Max के लिए $2.5 और $7.5 per million tokens तक जाते हैं, ताकि आप हर workload के हिसाब से spend match कर सकें।
Qwen3.7 Max जैसे flagship models up to one million tokens के context windows offer करते हैं, जो लंबे documents, बड़े codebases और विस्तृत conversation history के लिए उपयुक्त हैं। यह परिवार Qwen3-VL जैसे text और vision-language variants तक भी फैला है, जिससे ऐसे tasks में भी विकल्प मिलते हैं जहां plain prompts से अधिक की जरूरत होती है।
Plain chat से आगे, Qwen models standard API parameters के जरिए streaming responses, function calling और structured tool use support करते हैं। Qwen3.7 Max और Qwen3.6 35B A3B जैसे dedicated reasoning models math, coding और complex agentic tasks के लिए step-by-step problem solving जोड़ते हैं।
चयन इस बात पर निर्भर करता है कि आपको speed, cost और capability के बीच कैसा balance चाहिए। जब latency और high volume अहम हों तो Qwen3.5 Flash चुनें, everyday assistants और productivity workflows के लिए Plus tiers चुनें, और जब task को सबसे मजबूत reasoning और coding चाहिए हो तो Qwen3.7 Max चुनें। क्योंकि हर model एक ही endpoint share करता है, उनके बीच switch करना केवल एक parameter change है।
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