QvQ-72B-Preview

Fiche modèle · Alibaba Cloud / Qwen Team · qvq-72b-preview

An experimental research model focusing on advanced visual reasoning and step-by-step cognitive capabilities. Achieves strong performance on multi-modal science and mathematics tasks, though exhibits some limitations such as potential language mixing and recursive reasoning loops.

Fiches modèles

Identité

Organisation	Alibaba Cloud / Qwen Team
Pays	—
Famille	—
Type	llm
Date de sortie	2024-12-25
Licence	qwen
Licence commerciale	oui
Licence open source	non
Poids ouverts	oui
Auto-hébergement (DGX Spark)	oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8)
Modalités	—
Fenêtre de contexte	128 000
KV cache / token (Q8)	163.8 ko/token
Paramètres totaux	73.4 B
Paramètres actifs (session)	73.4 B
Source des paramètres actifs	actifs = total (modèle dense, config HF (Qwen/QVQ-72B-Preview)) ; total : config Hugging Face (Qwen/QVQ-72B-Preview)
Curation des paramètres actifs	2026-11-04
Prix par session	—
Tokens / tâche (Data Players)	1.2 M
Tokens / tâche (Terminal-Bench)	83.3 M (est.)
Ratio Terminal-Bench / Data Players	69.4×
Coût / tâche (Terminal-Bench)	—
Tokens d'entraînement	—
Coupure de connaissance	—
Créé le	2026-05-07T16:53:41.231910Z
Mis à jour le	2026-11-04T06:05:15.243080Z
Source	LLM Stats
URL	https://llm-stats.com/models/qvq-72b-preview

Tokens/tâche

Prix par fournisseur

Prix

Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).

Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».

Aucune donnée.

Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.

Souveraineté

Scores par catégorie (top_scores)

Catégorie	Score
math	0.50
multimodal	0.60
reasoning	0.70
general	0.60
healthcare	0.70
vision	0.60

Scores par benchmark

Benchmark	Catégorie	Score	Max	Normalisé (API)	Vérifié	Auto-déclaré	Daté du
mathvision	math	0.36	1.00	0.36	non	oui	2026-11-04T06:05:15.245908Z
mathvista	math	0.71	1.00	0.71	non	oui	2026-11-04T06:05:15.248684Z
mmmu	multimodal	0.70	1.00	0.70	non	oui	2026-11-04T06:05:15.251459Z
olympiadbench	math	0.20	1.00	0.20	non	oui	2026-11-04T06:05:15.254327Z

Classements

Aucune donnée.

Lecture : Note conservatrice = borne basse TrueSkill (niveau estimé − marge d’incertitude) ; Benchmarks évalués = nombre de benchmarks de la catégorie pris en compte. À performances égales, un modèle évalué sur moins de benchmarks obtient une note plus basse : la note ne se déduit pas d’un seul score. Provenance : rankings = top 50 de /rankings ; model_history = historique du modèle (/models/{id}/history), utilisé pour les rangs au-delà du top 50.

Données

Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04