FRENES

Alibaba (Qwen) · modelo de lenguaje

Qwen2.5 VL 72B Instruct: precio, contexto y benchmarks

Qwen2.5 VL 72B Instruct es el modelo de Alibaba (Qwen) lanzado el 1 de febrero de 2025. Cuesta 0,8 US$ por millón de tokens de entrada y 1 US$ de salida, con un contexto de 128 mil tokens. Por ahora no hay ninguna puntuación independiente publicada.

Nota
40/100
Precio 14/30
Contexto 3/15
Funciones 7/15
Coste medioPesos abiertosSin llamada a herramientas

Lo que hay que saber de Qwen2.5 VL 72B Instruct

Alibaba (Qwen), con sede en China, puso Qwen2.5 VL 72B Instruct en línea el 1 de febrero de 2025. Acepta texto e imágenes como entrada y produce texto. Su ventana de contexto alcanza 128.000 tokens, más que el 19 % de los modelos del registro, y puede escribir hasta 115.200 tokens de una vez.

Lanzado hace más de 1 año, pertenece a una generación ya superada por modelos más recientes de casi todos los editores.

Precio de Qwen2.5 VL 72B Instruct

En OpenRouter, Qwen2.5 VL 72B Instruct cuesta 0,8 US$ por millón de tokens de entrada y 1 US$ de salida. Contando tres tokens leídos por cada token escrito, su precio medio es de 0,85 US$ por millón, más caro que el 53 % de los modelos de pago (1,1 veces la mediana de 0,76 US$).

Un ejemplo concreto: una tarea que envía 2.000 tokens (unas 1.500 palabras) y recibe 500 tokens de respuesta cuesta 0,0021 US$. Con 1.000 tareas al día, cuente 63 US$ al mes. La calculadora de precios rehace este cálculo con sus propios volúmenes.

Los tokens ya enviados y en caché se facturan a 0,4 US$ por millón.

Rendimiento y benchmarks

Epoch AI aún no publica un índice de capacidades para Qwen2.5 VL 72B Instruct. Por eso no mostramos ninguna nota de rendimiento inventada: solo el precio, el contexto y las funciones cuentan en su nota.

Puntuaciones publicadas por Epoch AI en los benchmarks que sigue el sitio:

Fuente: Epoch AI, Benchmarking Hub (CC BY 4.0).
BenchmarkQué mideScoreFecha
OSWorlduso de un ordenador de escritorio5 %19 sept 2024

Funciones, privacidad y uso local

  • No admite la llamada a herramientas: no sirve para manejar un agente IA que deba actuar.
  • Puede responder en un formato JSON impuesto (salidas estructuradas).
  • Sus conocimientos llegan hasta junio de 2024.

Sus pesos son abiertos y se pueden descargar en Hugging Face: puede ejecutarlo en sus propias máquinas sin enviar sus datos a terceros.

Otros modelos de Alibaba (Qwen)

Precio medio por millón de tokens (3 de entrada por 1 de salida).
ModeloLanzamientoPrecio medioECI
Qwen3.8 Max Prime23 sept 20266 US$—
Qwen3.8 Omni Flash21 sept 20260,23 US$—
Qwen3.8 Max (0902)3 sept 20263 US$155,1
Qwen3.8 Flash26 ago 20260,23 US$—
Qwen3.8 27B14 ago 20260,78 US$151,7
Qwen3.8 2.4T A95B12 ago 20263 US$—
Qwen3.7 Flash27 jul 20260,06 US$144,1
Qwen3.7 Plus3 jun 20260,56 US$147

Veredicto

Nota calculada: 40/100, a partir de datos públicos (rendimiento, precio, contexto, funciones).

Puntos fuertes

  • Pesos abiertos: autoalojable, sus datos se quedan con usted.

Limitaciones

  • Sin llamada a herramientas: no sirve como cerebro de un agente.
  • Ninguna puntuación independiente publicada: rendimiento no verificable.
  • Generación antigua, a menudo sustituida por un modelo más reciente del mismo editor.

Evítelo si…

  • construye un agente que debe llamar a herramientas.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto cuesta Qwen2.5 VL 72B Instruct?

0,8 US$ por millón de tokens de entrada y 1 US$ de salida en OpenRouter (dato del 25 de octubre de 2026). Una tarea de 2.000 tokens leídos y 500 escritos cuesta 0,0021 US$.

¿Qué tamaño tiene el contexto de Qwen2.5 VL 72B Instruct?

128.000 tokens, unas 96.000 palabras, con un máximo de 115.200 tokens de salida.

¿Se puede usar Qwen2.5 VL 72B Instruct en local?

Sí, sus pesos están publicados.

¿Sirve Qwen2.5 VL 72B Instruct para un agente IA?

No: sin llamada a herramientas no puede actuar, solo responder.

¿Qué alternativas hay a Qwen2.5 VL 72B Instruct?

Los modelos más cercanos en precio y rendimiento son Llama 3.1 Euryale 70B v2.2, Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) y GLM 4.5V.

Artículos relacionados

Neutralidad. Ningún enlace de afiliación. Ningún editor paga por ser evaluado, puntuado o clasificado. Las evaluaciones las dirige François Chollet, neutrales y factuales, y cada dato está fechado y con su fuente. Cómo puntuamos