Qwen: Qwen Plus 0728 qwen/qwen-plus-2025-07-28

Модель Qwen: Qwen Plus 0728 от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

контекст, токенов

26 ₽

за 1 млн входных токенов

78 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen Plus 0728

Задачи с большим контекстом, где нужен баланс между качеством рассуждений и разумной стоимостью запроса.

Qwen Plus 0728 — модель семейства Qwen3 от Alibaba, сочетающая гибридный режим рассуждений с контекстным окном в 1 миллион токенов. Это делает её одним из наиболее ёмких по контексту вариантов в линейке Qwen Plus: модель способна обрабатывать очень длинные документы, многоходовые диалоги и сложные цепочки рассуждений в рамках одного запроса.

Позиционирование модели — баланс между производительностью, скоростью и стоимостью. В отличие от более тяжёлых флагманских моделей семейства, Qwen Plus 0728 ориентирована на задачи, где важна разумная латентность и предсказуемые расходы при сохранении качества ответов. Гибридный режим рассуждений позволяет модели при необходимости «думать» перед ответом, что повышает точность на аналитических и логических задачах.

Модель подходит для широкого спектра текстовых задач: от анализа больших массивов документов до написания кода и структурированной генерации. Миллионный контекст открывает возможности для работы с целыми кодовыми базами, юридическими документами или длинными исследовательскими материалами без необходимости разбивать их на части.

Когда брать эту модель

✓ Анализ длинных документов: юридических договоров, технической документации, исследовательских отчётов
✓ Работа с большими кодовыми базами: ревью, рефакторинг, поиск зависимостей
✓ Многошаговые аналитические задачи, требующие цепочки рассуждений
✓ Чат-боты и агенты с длинной историей диалога
✓ Суммаризация и структурирование больших объёмов текста

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй весь этот лог переписки за последние три месяца и выдели ключевые проблемы, которые команда так и не решила, с группировкой по темам.

Использование Qwen: Qwen Plus 0728 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen-plus-2025-07-28",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen-plus-2025-07-28",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen-plus-2025-07-28",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);