FalaVIP IA quinta-feira, 03 de setembro de 2026
Preços

Qwen sobe 54% em seis modelos thinking e mexe na conta de quem usa raciocínio

Alta coordenada da família Alibaba atinge variantes de raciocínio e visão; Gemma 4 e um Qwen Instruct foram na contramão e ficaram mais baratos.

Redação FalaVIP IA 3 min de leitura
54%de alta em todos os modelos Qwen que subiram hoje
US$ 4,00por milhão de tokens de saída no Qwen3 VL 235B Thinking
US$ 1,20por milhão de tokens de saída no Qwen3 Next 80B Thinking após alta

Seis modelos Qwen subiram 54% no mesmo dia — e a maioria é da linha thinking

Não foi um ajuste pontual. Os seis reajustes para cima do catálogo desta terça-feira compartilham o mesmo multiplicador: 1,54. Em outras palavras, todo modelo Qwen listado que ficou mais caro hoje subiu exatamente 54%. Movimento coordenado assim costuma vir de decisão interna do fornecedor, não de rebalanceamento caso a caso.

Preços que mudaram no dia
ModeloSaída antes US$/MSaída depois US$/MVariação
Qwen3 Next 80B A3B Thinking0.781.2+54%
Qwen3 VL 8B Thinking1.3652.1+54%
Qwen3 VL 30B A3B Thinking1.562.4+54%
Qwen3 VL 235B A22B Thinking2.64+54%
Qwen Plus 0728 (thinking)0.781.2+54%
Qwen3 30B A3B Thinking 25071.562.4+54%
Gemma 4 26B A4B 0.450.34-24%
Qwen3 VL 30B A3B Instruct0.60.52-13%
Comparação entre duas capturas consecutivas do catálogo (2x/dia).

O que exatamente ficou mais caro

A faca pegou, sem exceção, variantes thinking — os modelos da família Qwen voltados a raciocínio encadeado — e a linha de visão (VL). O caso mais visível é o Qwen3 VL 235B A22B Thinking: saída foi de US$ 2,60 para US$ 4,00 por milhão de tokens. Quem usava esse modelo para análise de imagem ou raciocínio visual sobre documentos vai ver a fatura quase dobrar no componente de saída.

O Qwen3 Next 80B A3B Thinking saiu de US$ 0,78 para US$ 1,20 por milhão de tokens de saída — antes era uma das opções mais baratas de raciocínio do catálogo; agora divide espaço com modelos que já custavam mais. O Qwen3 VL 30B A3B Thinking foi de US$ 1,56 para US$ 2,40, na mesma proporção.

Pequenos e grandes, todos no mesmo multiplicador. A entrada de contexto também subir 54% em todos os casos — o custo de colocar contexto no modelo pesa mais, não só a saída.

Variação do preço de saída (%)
Qwen3 Next 80B A3B Thinking54Qwen3 VL 8B Thinking54Qwen3 VL 30B A3B Thinking54Qwen3 VL 235B A22B Thinking54Qwen Plus 0728 (thinking)54Qwen3 30B A3B Thinking 250754Gemma 4 26B A4B -24Qwen3 VL 30B A3B Instruct-13%

Quem ficou mais barato — sim, houve

Nem tudo no dia foi alta. O Google Gemma 4 26B A4B cortou o próprio preço: saída caiu de US$ 0,45 para US$ 0,34 por milhão de tokens (queda de 24%, ratio 0,76). Corte pequeno em valor absoluto, mas relevante porque o Gemma 4 é uma alternativa aberta e leve — e fica mais competitivo frente ao Qwen que está encarecendo.

O Qwen3 VL 30B A3B Instruct — versão sem o sufixo "thinking" — também caiu: de US$ 0,60 para US$ 0,52 por milhão de tokens de saída (ratio 0,87). Corte modesto, mas simbólico: dentro da própria Alibaba, a linha Instruct vai na contramão da linha Thinking.

Onde isso encaixa no tabuleiro

Olhando o topo do catálogo por inteligência medida hoje, o ranking não mexeu com esse movimento. Claude Opus 5 lidera com IQ 63,053 a US$ 25 por milhão de tokens de saída. Logo abaixo, Claude Fable 5 a US$ 50. GPT-5.6 Sol, da OpenAI, aparece em terceiro com IQ 60,93 e US$ 10 por milhão. Kimi K3, da MoonshotAI, em quarto, a US$ 15.

O topo do mercado nesta data
ModeloInteligênciaSaída US$/M
Claude Opus 563.125
Claude Fable 562.150
GPT-5.6 Sol60.910
Kimi K359.715
GPT-5.6 Terra56.612
Entre os 522 modelos disponíveis no catálogo nesta data.

Esses são os carros-chefe e não mexeram hoje. A alta da Qwen mexe no andar de baixo — onde mora a conta de quem usa modelo chinês aberto em volume. O Qwen3 Next 80B Thinking deixou de ser uma pechincha clara; o VL 235B Thinking dobrou de preço de saída.

Para quem vale e para quem não muda nada

Se a sua pipeline roda hoje com Qwen Thinking para qualquer coisa — sumarização, agents, raciocínio sobre imagem —, é hora de recalcular. O custo de saída subiu 54%, e em modelos thinking o token gerado é o que dispara a conta: o modelo gasta tokens rascunhando o raciocínio antes da resposta final. Pense nele como um estagiário que escreve três versões antes de mandar a resposta — você paga pelas três.

Se você está em Claude Opus 5, GPT-5.6 ou Kimi K3, nada muda hoje — esses modelos não mexeram em preço.

Se você estava procurando alternativa aberta e barata ao Qwen Thinking, o Gemma 4 26B ficou mais competitivo nesta janela, e o GPT-5.6 Luna segue na lista dos mais baratos acima de IQ 45, a US$ 1,20 por milhão de saída com IQ 52,318 segundo a medição atual — mesma faixa de preço do Next 80B Thinking pós-alta, com índice de inteligência superior.

Se você nem usa a família Qwen — o catálogo reúne mais de 522 modelos e 66 criadores —, pode ler o parágrafo anterior e seguir a vida. Só fica de olho: 45 modelos foram lançados nos últimos 30 dias, então a próxima janela de preço pode não demorar.

Em uma frase

Quem roda Qwen Thinking em volume precisa recalcular a fatura antes do próximo ciclo e testar Gemma 4 26B ou GPT-5.6 Luna antes de continuar pagando o novo preço.

Perguntas frequentes

Quais modelos Qwen ficaram mais caros hoje?

Seis modelos da família Qwen tiveram alta de 54% no preço de entrada e saída: Qwen3 VL 235B A22B Thinking, Qwen3 Next 80B A3B Thinking, Qwen3 VL 8B Thinking, Qwen3 30B A3B Thinking 2507, Qwen Plus 0728 (thinking) e Qwen3 VL 30B A3B Thinking. O movimento pegou todas as variantes thinking e de visão da lista.

O preço do Claude Opus 5 ou GPT-5.6 mudou hoje?

Não. Os reajustes do dia se concentraram em modelos da família Qwen (alta) e em dois modelos pontuais (Gemma 4 26B A4B e Qwen3 VL 30B A3B Instruct, ambos com corte). Claude Opus 5, GPT-5.6, Kimi K3 e os demais do topo do catálogo mantiveram o preço.

Vale trocar Qwen Thinking por Gemma 4 agora?

Depende do uso. O Gemma 4 26B A4B ficou mais barato nesta janela (US$ 0,34 por milhão de saída) e é alternativa aberta e leve, mas o índice de inteligência atual e a janela de contexto não são equivalentes aos dos modelos thinking maiores. Para workloads que dependem do encadeamento de raciocínio da linha thinking, o caminho mais barato com inteligência superior nesta faixa de preço é testar o GPT-5.6 Luna antes de migrar.

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