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siguiendo los modelos de IA abiertos
Qwen Plus 0728
Qwen | contexto de 1,000,000 tokens | $0.26/M entrada, $0.78/M salida. Qwen Plus 0728, basado en el modelo base Qwen3, es un modelo híbrido de razonamiento con contexto de 1 millón que ofrece un equilibrio entre rendimiento, velocidad y costo.
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Qwen Plus 0728 es un modelo de razonamiento híbrido de Qwen, construido sobre la base Qwen3 y que ofrece una ventana de contexto de un millón de tokens a un precio muy inferior a un dólar por millón de tokens. El diseño de razonamiento híbrido significa que puede activar un modo de pensamiento más lento y deliberado o uno más rápido según la tarea. Se sitúa en el medio de la gama de Qwen, sacrificando algo de capacidad bruta por un punto de precio y velocidad que hace práctico el trabajo sostenido con contexto grande.

Conocido por

  • Ventana de contexto de un millón de tokens para documentos o bases de código muy largos.
  • Razonamiento híbrido: puede alternar entre modos de pensar y no pensar.
  • Costo inusualmente bajo para un modelo con contexto de un millón: $0.26 entrada, $0.78 salida por millón de tokens.
  • Posicionamiento equilibrado entre las gamas económica y premium de Qwen.

Cuidado con

  • Los pesos no son públicos; solo se ejecuta vía API, sin despliegue local.
  • Qwen no ha publicado el conteo de parámetros ni una ficha técnica detallada para esta versión.

Prompts para probar

Razonar sobre un plan complicado
Un pequeño equipo de cuatro personas debe entregar una nueva función en dos semanas. Dos ingenieros están disponibles a tiempo completo, uno al 50% por otro proyecto y otro está de baja la primera semana. La función requiere una API backend, una migración de base de datos y un componente frontend. Elabora un calendario realista día a día y señala la dependencia más riesgosa.
Resumir un documento largo
Voy a pegar un contrato extenso a continuación. Léelo completo y luego dame: un resumen en inglés sencillo de un párrafo, una lista con viñetas de las cinco obligaciones más importantes para cada parte y cualquier cláusula que parezca inusual o riesgosa para la parte que firma como proveedor del servicio.
Síntesis de investigación
Aquí hay notas de ocho entrevistas separadas con clientes sobre por qué dejaron un producto SaaS. Identifica las tres a cinco causas raíz que aparecen más consistentemente, cita la frase más reveladora de cada entrevista que apoye cada causa y sugiere una solución comprobable por causa.

Comparar con

  • Qwen3 Max
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 262,144 tokens · $0.78/M entrada, $3.90/M salida
  • Qwen3 Max Thinking
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 262,144 tokens · $0.78/M entrada, $3.90/M salida
  • Qwen3.8 2.4T A95B
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 1,048,576 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
  • Qwen3.8 Flash
    Modelo con pesos abiertos
    Contexto de 1,000,000 tokens · $0.15/M entrada, $0.47/M salida
Más modelos de texto de qwen

Preguntas frecuentes

¿Puedo ejecutar Qwen Plus 0728 localmente?
No. Los pesos no han sido liberados, por lo que este modelo es solo vía API.
¿Cuánto cuesta Qwen Plus 0728 y qué longitud tiene su contexto?
Cuesta $0.26 por millón de tokens de entrada y $0.78 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de un millón de tokens.
¿En qué se diferencia Qwen Plus 0728 de otros modelos Qwen3?
Ocupa el medio de la gama de Qwen, sacrificando algo de rendimiento máximo por menor costo y respuestas más rápidas que la gama premium, mientras mantiene la ventana de contexto completa de un millón de tokens y la capacidad de razonamiento híbrido.
Veredicto del capitán
Una opción sensata cuando necesitas una ventana de un millón de tokens y razonamiento híbrido sin pagar precios de vanguardia por cada llamada.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Qwen Plus 0728 en ModelTrends.ai: Heat 4,490°
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
Puntuación heat
Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
Piso
Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
Equivalentes a descargas
Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
Escala logarítmica
Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
Likes
Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
Tasa de adopción
Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
Medido y estimado
Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
Seeder
Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
AI Horde
Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
Sitios de generación
Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
Tokens de OpenRouter
Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modelo completo (checkpoint)
Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
LoRA y embedding
Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
Familia y pesos
La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
Antigüedad
Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
Impulso de familia
Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
Puntaje provisional
Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
¡Nuevo! (periodo de gracia)
Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
Tendencia
Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
Modelo típico
El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.