Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Tentang Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 adalah model bahasa besar Mixture-of-Experts (MoE) unggulan dari seri Qwen3, yang dikembangkan oleh tim Qwen dari Alibaba Cloud. Model ini memiliki total 235 miliar parameter, dengan 22 miliar yang diaktifkan per forward pass. Ini dirilis sebagai versi terbaru dari mode non-berpikir Qwen3-235B-A22B, dengan peningkatan signifikan dalam kemampuan umum seperti mengikuti instruksi, penalaran logis, pemahaman Text, matematika, sains, pemrograman, dan penggunaan alat. Selain itu, model ini memberikan peningkatan besar dalam cakupan pengetahuan long-tail di berbagai bahasa dan menunjukkan perbaikan yang signifikan dalam keselarasan dengan preferensi pengguna dalam tugas yang subjektif dan terbuka, memungkinkan tanggapan yang lebih membantu dan penghasilan Text berkualitas tinggi. Yang penting, model ini mendukung native window konteks 256K (262,144 tokens) yang luas, yang meningkatkan kemampuannya untuk pemahaman konteks panjang. Versi ini secara eksklusif mendukung mode non-berpikir dan tidak menghasilkan blok <think>, yang bertujuan untuk memberikan tanggapan yang lebih efisien dan tepat untuk tugas seperti tanya jawab langsung dan pengambilan pengetahuan.
Temukan bagaimana kemampuan penalaran canggih Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, jendela konteks luas, dan kemampuan penggunaan alat yang tangguh dapat menangani tantangan Anda yang paling menuntut.
Sintesis Dokumen Ultra-Panjang
Proses dan sintesis wawasan dari dokumen besar, memanfaatkan konteks 1M token untuk penemuan hukum, tinjauan literatur yang komprehensif, atau analisis kebijakan.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Menganalisis ringkasan hukum 500 halaman dan hukum kasus terkait, mengekstrak argumen kunci dan preceden potensial untuk merancang ringkasan singkat untuk tim hukum, mengurangi waktu penelitian selama berhari-hari."
Analisis & Refactoring Codebase Lanjutan
Lakukan analisis arsitektural mendalam, identifikasi kerentanan keamanan, dan sarankan refactoring di seluruh codebase, mengintegrasikan dengan alat analisis statis eksternal.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memindai repositori mikro layanan Python yang besar, mengidentifikasi ketidakefisienan aliran data lintas layanan dan menyarankan strategi refactoring untuk meningkatkan skalabilitas, mengintegrasikan dengan pipeline CI/CD."
Intelijen Pasar Strategis
Mengintegrasikan dan melakukan penalaran atas berbagai sumber data seperti laporan keuangan, tren pasar, umpan berita untuk menyimpulkan hubungan kausal dan menghasilkan rekomendasi strategis yang terperinci.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mensintesis laporan pendapatan kuartalan, sentimen media sosial, dan berita pesaing untuk menghasilkan strategi masuk pasar multi-halaman untuk produk baru, menyoroti risiko dan peluang dengan penalaran berbasis data."
Desain Eksperimen Ilmiah Kompleks
Analisis makalah penelitian ekstensif dan Output simulasi untuk mengusulkan parameter eksperimental baru, memvalidasi hipotesis, dan merancang proposal penelitian yang terperinci dalam domain ilmiah.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membantu tim ilmu material dengan menganalisis ratusan log data eksperimental dan mengusulkan komposisi paduan yang optimal untuk bahan berperforma tinggi baru, mempercepat siklus R&D."
Pengetahuan & Tanya Jawab Perusahaan
Bangun sistem cerdas yang menjawab pertanyaan yang sangat spesifik dengan mensintesis informasi dari dokumentasi seluruh perusahaan, wiki internal, dan data historis.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengembangkan chatbot internal yang menjawab pertanyaan kebijakan HR yang kompleks dengan merujuk ribuan dokumen internal, memberikan respons yang tepat dan kontekstual kepada karyawan."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Mixture of Experts
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
235B
Parameter yang Diaktifkan
22B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
262K
Max Tokens
262K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.

Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Dirilis pada: 5 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Dirilis pada: 11 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens

Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Dirilis pada: 13 Agu 2025
$
0.29
/ Video
