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# Qwen3-32B

> 하이브리드 추론을 지원하는 범용 32B dense 모델.

<Info>
  **모델 ID:** `qwen/qwen3-32b` | **엔드포인트 ID:** `qwen3-32b` | **파라미터:** 32B | **출시일:** 2025-04-29
</Info>

|     입력 가격    |     출력 가격    |  컨텍스트  |    모달리티   |
| :----------: | :----------: | :----: | :-------: |
| \$0.080 / 1M | \$0.280 / 1M | 40,960 | 텍스트 → 텍스트 |

## 개요

Qwen3-32B는 Qwen3 세대의 32B 파라미터 dense 모델입니다. 하이브리드 추론(thinking) 모드를 지원해 복잡한 문제는 단계별로 추론한 뒤 답하고, 일상적인 대화는 빠르게 응답합니다. 다국어 이해와 생성에 강점이 있으며, 코딩과 수학 문제 해결 능력도 뛰어납니다. 최대 40,960 토큰의 컨텍스트를 지원합니다.

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="Air API Playground" icon="play" href="https://ap-1.aieev.cloud:3007/ko/models/qwen%2Fqwen3-32b">
    플레이그라운드에서 모델을 체험하세요.
  </Card>

  <Card title="AIR Container로 배포" icon="container-storage" href="/docs/ko/air-container/deploy-a-container">
    AIR Container로 배포하세요.
  </Card>

  <Card title="OpenAI 호환 API" icon="arrow-left-right" href="/docs/ko/air-api/openai-compatible-api">
    OpenAI SDK 그대로 연동하세요.
  </Card>
</CardGroup>

## 가격

| 구분  | 입력 (1M 토큰) | 출력 (1M 토큰) |
| :-- | ---------: | ---------: |
| USD |    \$0.080 |    \$0.280 |
| KRW |       120원 |       420원 |

## 지원 기능

모든 기능은 [OpenAI 호환 API](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api)로 사용할 수 있습니다.

| 기능                                                                                   |  지원 | 비고                                                                                                     |
| :----------------------------------------------------------------------------------- | :-: | :----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [Streaming](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api#streaming)                        |  ✅  | SSE, `include_usage` 지원                                                                                |
| [Tool Calling](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api#tool-calling-function-calling) |  ✅  | 복수 호출·스트리밍 tool call 지원                                                                                |
| [Vision](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api#vision-이미지-입력)                       |  ❌  | 지원하지 않음                                                                                                |
| [Reasoning](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api#reasoning-추론-출력)                  |  ✅  | 추론이 `reasoning` 필드가 아니라 `content` 안에 `<think>` 태그로 포함되어 반환됩니다. `enable_thinking: false`로 비활성화할 수 있습니다. |
| [JSON 모드](/docs/ko/air-api/openai-compatible-api#json-모드-structured-outputs)         |  ✅  | `response_format: json_object`                                                                         |
| logprobs                                                                             |  ✅  | `logprobs` / `top_logprobs`                                                                            |

## 주요 기능

* 32B dense 아키텍처의 안정적인 품질
* 켜고 끌 수 있는 하이브리드 추론(thinking) 모드
* 강력한 다국어·코딩·수학 성능
* 구조화된 워크플로우를 위한 tool calling과 JSON 모드 지원

## 활용 사례

### 복잡한 Q\&A 및 추론

여러 단계를 거쳐야 하는 문제를 추론 과정을 거친 뒤 답변합니다.

<CodeGroup>
  ```text 입력 theme={null}
  A train leaves station A at 60 km/h. Two hours later, a second train leaves the same station at 90 km/h in the same direction. How long does it take the second train to catch up?
  ```

  ```text 출력 theme={null}
  <think>
  The first train has a 2-hour head start, covering 120 km before the second
  train departs. The second train closes the gap at 90 - 60 = 30 km/h, so it
  needs 120 / 30 = 4 hours to catch up.
  </think>

  It takes the second train 4 hours to catch up.
  ```
</CodeGroup>

### 코드 생성 및 지원

실용적인 개발 작업을 위해 코드를 생성하고 설명합니다.

<CodeGroup>
  ```text 입력 theme={null}
  Write a Python function to check if a number is prime and explain the logic.
  ```

  ```python 출력 theme={null}
  def is_prime(n):
      if n <= 1:
          return False
      for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
          if n % i == 0:
              return False
      return True

  # This function checks divisibility only up to the square root of n,
  # which improves efficiency.
  ```
</CodeGroup>

### 문서 요약

여러 언어에 걸쳐 긴 문서를 요약하고 핵심 내용을 추출합니다.

## 파라미터

| 파라미터                 | 타입               | 필수 | 기본값   | 설명                                  |
| -------------------- | ---------------- | -- | ----- | ----------------------------------- |
| `messages`           | array            | 필수 | -     | 채팅 기반 생성을 위한 입력 메시지 목록.             |
| `max_tokens`         | integer          | 선택 | -     | 생성할 최대 출력 토큰 수                      |
| `temperature`        | number           | 선택 | 1     | 샘플링 온도 (0.0-2.0)                    |
| `top_p`              | number           | 선택 | 1     | 핵 샘플링 임계값                           |
| `top_k`              | integer          | 선택 | -     | 상위 k개의 가장 확률 높은 토큰으로 샘플링 제한         |
| `min_p`              | number           | 선택 | -     | 토큰 샘플링을 위한 최소 확률 임계값                |
| `frequency_penalty`  | number           | 선택 | 0     | 토큰 빈도 페널티                           |
| `presence_penalty`   | number           | 선택 | 0     | 토큰 존재 페널티                           |
| `repetition_penalty` | number           | 선택 | -     | 반복 토큰 생성 페널티                        |
| `stop`               | string \| array  | 선택 | -     | 생성을 종료할 중지 시퀀스                      |
| `seed`               | integer          | 선택 | -     | 재현 가능한 샘플링을 위한 랜덤 시드                |
| `stream`             | boolean          | 선택 | false | 스트리밍 응답 활성화                         |
| `tools`              | array            | 선택 | -     | Tool calling 함수 정의                  |
| `tool_choice`        | string \| object | 선택 | auto  | Tool 호출 방식 (`auto`, `none`, 특정 함수)  |
| `response_format`    | object           | 선택 | -     | JSON 모드 (`{"type": "json_object"}`) |
| `logprobs`           | boolean          | 선택 | false | 토큰별 로그 확률 반환                        |

## 모델 세부정보

| 속성       | 값                                                 |
| -------- | ------------------------------------------------- |
| 컨텍스트 길이  | 40,960                                            |
| 최대 출력 길이 | 40,960                                            |
| 입력 모달리티  | text                                              |
| 출력 모달리티  | text                                              |
| 지원 기능    | tools, reasoning, streaming, json\_mode, logprobs |

## 시작하기

<Steps>
  <Step title="API 키 발급하기">
    [AirCloud 계정](https://aieev.com)에서 API 키를 발급받습니다.
  </Step>

  <Step title="코드 실행하기">
    아래 코드에서 `YOUR_API_KEY` 자리에 실제 발급받은 키를 넣어 실행하세요. 언어별(Python, cURL, Node.js) 코드 예시를 선택할 수 있습니다.
  </Step>
</Steps>

<CodeGroup>
  ```python Python theme={null}
  from openai import OpenAI

  client = OpenAI(
      api_key="YOUR_API_KEY",
      base_url="https://ap-1.aieev.cloud/endpoints/qwen3-32b/v1"
  )

  response = client.chat.completions.create(
      model="qwen/qwen3-32b",
      messages=[{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}]
  )

  print(response.choices[0].message.content)
  ```

  ```bash cURL theme={null}
  curl https://ap-1.aieev.cloud/endpoints/qwen3-32b/v1/chat/completions \
    -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "model": "qwen/qwen3-32b",
      "messages": [{"role": "user", "content": "안녕하세요!"}]
    }'
  ```

  ```javascript Node.js theme={null}
  import OpenAI from "openai";

  const client = new OpenAI({
    apiKey: "YOUR_API_KEY",
    baseURL: "https://ap-1.aieev.cloud/endpoints/qwen3-32b/v1",
  });

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen/qwen3-32b",
    messages: [{ role: "user", content: "안녕하세요!" }],
  });

  console.log(response.choices[0].message.content);
  ```
</CodeGroup>

## 태그

`open-source` `conversational` `32B` `reasoning` `multilingual`