Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Acerca de Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 es un modelo de lenguaje grande insignia de tipo mezcla de expertos (MoE) de la serie Qwen3, desarrollado por el equipo Qwen de Alibaba Cloud. El modelo cuenta con un total de 235 mil millones de parámetros, con 22 mil millones de ellos activos por cada paso hacia adelante (forward pass). Se lanzó como una versión actualizada del modo sin razonamiento (non-thinking mode) de Qwen3-235B-A22B, presentando mejoras significativas en capacidades generales como el seguimiento de instrucciones, el razonamiento lógico, la comprensión de Text, las matemáticas, las ciencias, la programación y el uso de herramientas. Además, el modelo proporciona mejoras sustanciales en la cobertura de conocimientos de cola larga en múltiples idiomas y muestra una alineación notablemente mejor con las preferencias de los usuarios en tareas subjetivas e indefinidas, lo que permite respuestas de mayor utilidad y una generación de Text de mayor calidad. En particular, admite de forma nativa una amplia ventana de contexto de 256K (262.144 tokens), lo que potencia sus capacidades para la comprensión de contextos largos. Esta versión es compatible exclusivamente con el modo sin razonamiento y no genera bloques de <think>, buscando ofrecer respuestas más eficientes y precisas para tareas como preguntas y respuestas directas y la recuperación de información
Descubra cómo el razonamiento avanzado, la amplia ventana de contexto y las sólidas capacidades de uso de herramientas de Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 pueden abordar sus desafíos más exigentes.
Síntesis de documentos ultralargos
Procese y sintetice información de documentos masivos, aprovechando el contexto de 1M de token para descubrimiento legal, revisiones bibliográficas exhaustivas o análisis de políticas.
Ejemplo de caso de uso:
"Se analizó un informe legal de 500 páginas y la jurisprudencia asociada, extrayendo argumentos clave y posibles precedentes para redactar un resumen conciso para un equipo legal, lo que redujo el tiempo de investigación en varios días."
Análisis y refactorización avanzados de bases de código
Realice análisis arquitectónicos profundos, identifique vulnerabilidades de seguridad y sugiera refactorizaciones en bases de código completas, integrándose con herramientas externas de análisis estático.
Ejemplo de caso de uso:
"Se escaneó un gran repositorio de microservicios de Python, señalando ineficiencias en el flujo de datos entre servicios y sugiriendo estrategias de refactorización para mejorar la escalabilidad, integrándose con un pipeline de CI/CD."
Inteligencia de mercado estratégica
Integre y razone sobre diversas fuentes de datos (informes financieros, tendencias del mercado, canales de noticias) para inferir relaciones causales y generar recomendaciones estratégicas detalladas.
Ejemplo de caso de uso:
"Se sintetizaron las ganancias trimestrales, el sentimiento en las redes sociales y las noticias de la competencia para elaborar una estrategia de entrada al mercado de varias páginas para un nuevo producto, destacando los riesgos y las oportunidades con un razonamiento basado en datos."
Diseño de experimentos científicos complejos
Analice artículos de investigación extensos y resultados de simulaciones para proponer nuevos parámetros experimentales, validar hipótesis y redactar propuestas de investigación detalladas en ámbitos científicos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se asistió a un equipo de ciencia de materiales analizando cientos de registros de datos experimentales y proponiendo composiciones óptimas de aleaciones para un nuevo material de alto rendimiento, acelerando los ciclos de I+D."
Conocimiento empresarial y preguntas y respuestas
Cree sistemas inteligentes que respondan a preguntas muy específicas sintetizando información de toda la documentación de una empresa, wikis internas y datos históricos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se desarrolló un Chatbot interno que responde a preguntas complejas sobre políticas de recursos humanos haciendo referencia a miles de documentos internos, proporcionando respuestas precisas y adaptadas al contexto para los empleados."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Mixture of Experts
Calibrado
Sí
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
235B
Parámetros activados
22B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
262K
Tokens máximos
262K
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.

Qwen
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Qwen3-VL-32B-Instruct
Contexto total:
262K
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
Contexto total:
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262K
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Qwen3-VL-8B-Instruct
Contexto total:
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Qwen3-VL-8B-Thinking
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Contexto total:
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
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