
支持的模型
模型类别 | 支持的模型 | 为什么选择模型部署 |
预置模型 (阿里云百炼支持的标准模型) | 
| 获得高并发量、高推理性能(低延迟)的推理服务。 |
自定义模型 (阿里云百炼平台调优后的模型) | 模型调优支持的模型 | 部署后,模型才能用于推理或评测。 获得高并发量、高推理性能(低延迟)的推理服务。 |
如果需要部署更多其他模型,请参考解决方案并结合具体业务需求选择最适合的部署方案。
支持的计费方式
计费方式 | 支持的模型 | 是否支持自助扩缩容 (即最大并发量可动态调节) | 计费最小单位 | 优点 | 缺点 |
包时(后付费) | 所有可部署模型 | 支持 | 小时 | - | - |
包月(预付费) | 所有可部署模型 | 支持 | 天 | 比“包时”计费便宜。
| - |
按调用量(后付费) | 只支持部分基于通义千问 2、通义2.5的自定义模型 | 不支持 提高最大并发量需要在控制台提交申请,并等待阿里云百炼平台的人工审核。 | token | 不使用不计费。 不使用一个月后自动释放。
| 支持的模型种类少。
|
重要 选择包时(后付费)时,即使不调用模型,部署服务仍将持续运行并产生费用。如您不再需要,请立即下线部署服务,以免产生预期之外的费用。
您可以查看模型部署的详细计费规则。具体到单次调用 token 使用量、调用次数历史统计可以前往:阿里云百炼控制台-模型观测。
模型部署后性能参考
(由于 QPM 受调用的 token 长度影响较大,仅供参考)
模型名称 | 每实例参考处理能力 |
qwen-plus | 70 QPM |
计费详情
按时间计费
按时间计费方式都支持手动扩缩容,灵活调整并发量。
按使用时长计费的计费粒度更小(小时),使用灵活。
包月计费的计费周期长(天),但更加便宜(7折)。
计费方式 | 计费公式 |
按使用时长计费 | 费用 = 使用时长(小时)× 实例数量 × 模型对应的实例单价(不满1小时按1小时计费) 部署前可以在模型部署控制台查看不同模型的预估每小时费用。 |
包月计费/预付费 | 费用 = 购买时长(月)× 实例数量 × 模型对应的实例单价 购买资源:请前往模型部署控制台(点击右上角的资源池管理)购买。(资源购买完成后便开始计费) 退订资源:请前往主账号的退订管理退订。退订后,将根据未用时长退回未使用金额。(不满1天按1天计费) |
通义千问
模型服务 | 模型类型 | 独占实例资源规格 | 实例单价 | 实例单价 (预付费) |
通义千问-Turbo-0624 | 微调模型 | 基础版 | 40元/实例/小时 | 20,000元/月 |
通义千问2.5-开源版-14B | 微调模型 |
通义千问2.5-开源版-7B | 微调模型 |
通义千问1.5-开源版-14B | 微调模型 |
通义千问1.5-开源版-7B | 微调模型 |
通义千问2-开源版-7B | 微调模型 | 基础版v2-Qwen2 | 40元/实例/小时 | 20,000元/月 |
| | | | |
通义千问-Plus-0723 | 微调模型 | 标准版 | 160元/实例/小时 | 80,000元/月 |
通义千问2.5-开源版-72B | 微调模型 |
通义千问2.5-开源版-32B | 微调模型 |
通义千问1.5-开源版-72B | 微调模型 |
通义千问2-开源版-72B | 微调模型 | 标准版v2-Qwen2 | 160元/实例/小时 | 80,000元/月 |
通义千问VL
模型服务 | 模型类型 | 独占实例资源规格 | 实例单价 | 实例单价 (预付费) |
通义千问VL-Plus | 微调模型 | 基础版 | 40元/实例/小时 | 20,000元/月 |
通义千问VL-Max-0201 | 微调模型 | 标准版 | 160元/实例/小时 | 80,000元/月 |
图像生成
模型服务 | 模型类型 | 独占实例资源规格 | 实例单价 | 实例单价 (预付费) |
悦动人像EMO-detect-deployment | 预置模型 | 轻量版 | 20元/实例/小时 | 10,000元/月 |
悦动人像EMO-deployment | 预置模型 |
舞动人像AnimateAnyone-detect | 预置模型 |
舞动人像AnimateAnyone | 预置模型 |
通义万相-文本生成图像-0521 | 预置模型 |
模型部署后性能参考
(由于 QPM 受调用的 Token 长度影响较大,仅供参考)
模型名称 | 每实例参考处理能力 |
qwen-plus | 70 QPM |
按模型调用量计费
按模型调用量计费方式价格很低。而如果需要进一步增加并发量,需要部署后在模型部署控制台手动申请,平台会进行人工审批。
计费方式 | 按模型调用量 | 
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计费公式 | 费用 = 模型输入 Token 数 × 模型输入单价 + 模型输出 Token 数 × 模型输出单价(最小计费单位:1 token) |
重要 一个模型是可以在百炼的模型调优中进行重复训练的。
只有在基于以下基础模型,且只进行一次“SFT高效训练”后获得的自定义模型,才支持按调用量计费。
基础模型 | 输入单价 | 输出单价 |
通义千问3-32B | 0.002元/千Token | 非思考模式:0.008元/千Token 思考模式:0.02元/千Token |
通义千问3-14B | 0.001元/千Token | 非思考模式:0.004元/千Token 思考模式:0.01元/千Token |
通义千问3-8B | 0.0005元/千Token | 非思考模式:0.002元/千Token 思考模式:0.005元/千Token |
通义千问 2.5-72B | 0.004元/千Token | 0.012元/千Token |
通义千问 2.5-32B | 0.0035元/千Token | 0.007元/千Token |
通义千问 2.5-14B | 0.002元/千Token | 0.006元/千Token |
通义千问 2.5-7B | 0.001元/千Token | 0.002元/千Token |
通义千问 2-开源版-7B | 0.001元/千Token | 0.002元/千Token |
部署方法
您可以在控制台上部署模型,请参考以下操作步骤:
如果希望使用 API 部署模型请前往:使用 API 进行模型部署。
前往模型部署,点击部署新模型。
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选择模型、计费方式,设置模型名称并开始部署。
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部署状态为运行中时,代表该模型已部署成功。
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部署后调用
模型部署成功后,支持通过DashScope、LlamaIndex、LangChain及Assistant SDK进行调用,不支持 OpenAI 兼容调用。
在调用已部署成功的模型时,model
的取值应为模型部署成功后的模型code
。请您前往模型部署界面获取模型code。

import os
import dashscope
messages = [
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': '你是谁?'}
]
response = dashscope.Generation.call(
# 若没有配置环境变量,请用百炼API Key将下行替换为:api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
model="qwen2.5-7b-instruct-ft-202502271145-xxx", # 请替换为模型部署成功后的code
messages=messages,
result_format='message'
)
print(response)
部署服务扩缩容
按时间计费方式部署的模型可点击黄框的扩缩容,自助、手动调节实例数量。
按调用量计费方式部署的模型点击红框的扩容申请,填写并提交扩容申请表单,等待人工审核。
部署服务下线
如果不再需要模型部署服务,需要停止服务计费,请您按照此操作下线部署服务,下线后将不再产生计费:
前往模型部署,找到要下线的部署服务,点击下线并确认。
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部署状态显示“下线中”时,请耐心等待。直到该服务消失后,下线操作全部完成。
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常见问题
可以上传和部署自己的模型吗?
暂不支持上传和部署自有模型,建议您持续关注阿里云百炼最新动态。此外,阿里云人工智能平台 PAI 提供了部署自有模型的功能,您可以参考PAI模型部署与推理了解部署方法。