約Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507は、Alibaba CloudのQwenチームによって開発されたQwen3シリーズのフラッグシップMixture-of-Experts（MoE）大規模言語モデルです。このモデルは、合計2350億のパラメータを持ち、各フォワードパスで22億が活性化されます。Qwen3-235B-A22B非思考モードの更新版としてリリースされ、指示のフォロー、論理的な推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、およびツールの使用などの一般的な機能において重要な強化を備えています。さらに、このモデルは複数の言語にわたる長尾の知識カバレッジにおいて大幅な向上を示し、主観的でオープンエンドのタスクにおいてユーザーの好みにより良く合致するようになり、より役立つ応答と高品質なテキスト生成を可能にします。特に、256K (262,144 tokens) の広範なコンテキストウィンドウをネイティブにサポートし、長文コンテキストの理解能力を向上させます。このバージョンは非思考モードに専念し、<think>ブロックを生成せず、直接的なQ&Aや知識検索のようなタスクにおいてより効率的で正確な応答を提供することを目指しています。
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507の高度な推論、広範囲なコンテキストウィンドウ、および強力なツール使用能力がどのようにして最も厳しい課題を解決できるのかを発見してください。
超長文ドキュメントの統合
大規模な文書からインサイトをプロセスし、統合し、法的発見、包括的な文献レビュー、または政策分析のために1Mトークンのコンテキストを活用します。
ユースケース例:
"500ページの法的書類と関連する判例を分析し、主要な議論と可能性のある前例を抜き出して法務チームのために簡潔な要約を作成し、研究時間を数日短縮しました。"
高度なコードベースの分析とリファクタリング
深層アーキテクチャ分析を行い、セキュリティ脆弱性を特定し、外部の静的分析ツールと統合してコードベース全体でリファクタリングを提案します。
ユースケース例:
"大規模なPythonマイクロサービスリポジトリをスキャンし、クロスサービスデータフローの非効率性を特定し、改善されたスケーラビリティのためのリファクタリング戦略を提案し、CI/CDパイプラインと統合しました。"
戦略的市場インテリジェンス
多様なデータソース—財務報告書、市場動向、ニュースフィード—を統合して推論し、因果関係を推定し、詳細な戦略的推奨を生成します。
ユースケース例:
"四半期ごとの業績、ソーシャルメディアの感情、競合他社のニュースを統合して、新製品の市場参入戦略を作成し、リスクと機会をデータ駆動の推論で強調しました。"
複雑な科学実験設計
広範な研究論文やシミュレーションのOutputを分析して、新しい実験パラメータを提案し、仮説を検証し、科学分野で詳細な研究提案を作成します。
ユースケース例:
"数百の実験データログを分析して、材料科学チームを支援し、新しい高性能材料のための最適な合金構成を提案し、研究開発サイクルを加速しました。"
企業の知識 & Q&A
企業全体のドキュメント、内部ウィキ、歴史データから情報を統合して合成することにより、非常に特定の質問に答えるインテリジェントなシステムを構築します。
ユースケース例:
"数千の内部ドキュメントを参照して複雑なHRポリシーの質問に答える社内Chatbotを開発し、従業員に正確でコンテキストに対応した回答を提供しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Mixture of Experts
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
はい
合計パラメータ
235B
アクティブ化されたパラメータ
22B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
262K
Max Tokens
262K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
リリース日：2025/10/21
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
リリース日：2025/10/15
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
リリース日：2025/10/04
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
リリース日：2025/10/05
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
リリース日：2025/10/11
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
$
0.29
/ M Tokens
Output:
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1.0
/ M Tokens
Qwen
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Wan2.2-I2V-A14B
リリース日：2025/08/13
$
0.29
/ Video
