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Qwen2.5 VL 72B Instruct : prix, contexte et benchmarks
Qwen2.5 VL 72B Instruct est le modèle de Alibaba (Qwen) sorti le 1 février 2025. Il coûte 0,8 $US par million de tokens en entrée et 1 $US en sortie, avec un contexte de 128 k tokens. Aucun score indépendant n'est publié pour lui à ce jour.
Ce qu'il faut savoir sur Qwen2.5 VL 72B Instruct
C'est Alibaba (Qwen), éditeur basé en Chine, qui a mis Qwen2.5 VL 72B Instruct en ligne le 1 février 2025. Il accepte du texte et des images en entrée et produit du texte. Sa fenêtre de contexte atteint 128 000 tokens, plus que 19 % des modèles du registre, et il peut écrire jusqu'à 115 200 tokens d'une traite.
Sorti il y a plus de 1 an, il appartient à une génération déjà dépassée par des modèles plus récents de la plupart des éditeurs.
Prix de Qwen2.5 VL 72B Instruct
Sur OpenRouter, Qwen2.5 VL 72B Instruct coûte 0,8 $US par million de tokens en entrée et 1 $US en sortie. En comptant trois tokens lus pour un token écrit, son prix moyen est de 0,85 $US par million, plus cher que 53 % des modèles payants (1,1 fois la médiane de 0,76 $US).
Exemple concret : une tâche qui envoie 2 000 tokens (environ 1 500 mots) et reçoit 500 tokens de réponse coûte 0,0021 $US. À 1 000 tâches par jour, comptez 63 $US par mois. Le calculateur de prix refait ce calcul avec vos propres volumes.
Les tokens déjà envoyés et mis en cache sont facturés 0,4 $US par million.
Performance et benchmarks
Epoch AI ne publie pas encore d'indice de capacités pour Qwen2.5 VL 72B Instruct. Nous n'affichons donc aucune note de performance inventée : seuls le prix, le contexte et les fonctions entrent dans sa note.
Scores publiés par Epoch AI sur les benchmarks suivis par le site :
| Benchmark | Ce qu'il mesure | Score | Date |
|---|---|---|---|
| OSWorld | utilisation d'un ordinateur de bureau | 5 % | 19 sept. 2024 |
Fonctions, confidentialité et usage local
- Il ne gère pas l'appel d'outils : il ne convient pas pour piloter un agent IA qui doit agir.
- Il sait répondre dans un format JSON imposé (sorties structurées).
- Ses connaissances s'arrêtent à juin 2024.
Ses poids sont ouverts et téléchargeables sur Hugging Face : vous pouvez le faire tourner sur vos propres machines, sans envoyer vos données à un tiers.
Les autres modèles de Alibaba (Qwen)
| Modèle | Sortie | Prix moyen | ECI |
|---|---|---|---|
| Qwen3.8 Max Prime | 23 sept. 2026 | 6 $US | — |
| Qwen3.8 Omni Flash | 21 sept. 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 Max (0902) | 3 sept. 2026 | 3 $US | 155,1 |
| Qwen3.8 Flash | 26 août 2026 | 0,23 $US | — |
| Qwen3.8 27B | 14 août 2026 | 0,78 $US | 151,7 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | 12 août 2026 | 3 $US | — |
| Qwen3.7 Flash | 27 juil. 2026 | 0,06 $US | 144,1 |
| Qwen3.7 Plus | 3 juin 2026 | 0,56 $US | 147 |
Verdict
Note calculée : 40/100, à partir des données publiques (performance, prix, contexte, fonctions).
Points forts
- Poids ouverts : auto-hébergeable, données gardées chez vous.
Limites
- Pas d'appel d'outils : inutilisable comme cerveau d'un agent.
- Aucun score indépendant publié : performance non vérifiable.
- Génération ancienne, souvent remplacée par un modèle plus récent du même éditeur.
À éviter si…
- vous construisez un agent qui doit appeler des outils.
Alternatives
- Llama 3.1 Euryale 70B v2.20,85 $US
- Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)0,85 $US
- GLM 4.5V0,9 $US
- Aion-3.0-Mini0,88 $US
- GPT Audio Mini1,05 $US
- Mistral Medium 30,8 $US
Comparatifs et outils
Comprendre
Questions fréquentes
Combien coûte Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
0,8 $US par million de tokens en entrée et 1 $US en sortie sur OpenRouter (relevé du 25 octobre 2026). Une tâche de 2 000 tokens lus et 500 écrits revient à 0,0021 $US.
Quelle est la taille du contexte de Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
128 000 tokens, soit environ 96 000 mots, avec 115 200 tokens maximum en sortie.
Peut-on utiliser Qwen2.5 VL 72B Instruct en local ?
Oui, ses poids sont publiés.
Qwen2.5 VL 72B Instruct convient-il pour un agent IA ?
Non : sans appel d'outils, il ne peut pas agir, seulement répondre.
Quelles alternatives à Qwen2.5 VL 72B Instruct ?
Les modèles les plus proches en prix et en performance sont Llama 3.1 Euryale 70B v2.2, Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image) et GLM 4.5V.
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