Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
О Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — флагманская модель на основе смеси экспертов (Mixture-of-Experts, MoE) из серии Qwen3, разработанная командой Qwen от Alibaba Cloud. Эта Model обладает общим количеством 235 миллиардов параметров, из которых 22 миллиарда активируются при каждом проходе вперед. Она была выпущена как обновленная версия режима без мышления Qwen3-235B-A22B, с значительными улучшениями в общих возможностях, таких как следование инструкциям, логическое рассуждение, понимание Text, математика, наука, кодирование и использование инструментов. Кроме того, Model обеспечивает значительное улучшение в покрытии знания длинного хвоста на нескольких языках и демонстрирует заметно лучшее согласование с предпочтениями пользователей в субъективных и открытых задачах, что позволяет генерировать более полезные ответы и Text более высокого качества. В частности, она нативно поддерживает обширное окно контекста размером 256K (262 144 tokens), что повышает её возможности для понимания длинных контекстов. Эта версия исключительно поддерживает режим без мышления и не генерирует блоки <think>, стремясь предоставить более эффективные и точные ответы для задач, таких как прямые вопросы и ответы, и извлечение знаний.
Узнайте, как передовые способы рассуждений Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, обширное контекстное окно и надежные возможности использования инструментов могут справиться с вашими самыми требовательными вызовами.
Синтез ультра-длинных документов
Обрабатывайте и синтезируйте инсайты из массивных документов, используя контекст 1M token для юридического обнаружения, всеобъемлющих литературных обзоров или анализа политики.
Пример использования:
"Проанализировал 500-страничный юридический документ и связанную законодательную базу, извлекая ключевые аргументы и потенциальные прецеденты для составления краткого резюме для юридической команды, сокращая время на исследование на несколько дней."
Анализ и рефакторинг сложной кодовой базы
Выполняйте глубокий архитектурный анализ, выявляйте уязвимости в безопасности и предлагайте рефакторинг по всей кодовой базе, интегрируя с внешними инструментами статического анализа.
Пример использования:
"Сканировал большое хранилище микросервисов Python, выявляя неэффективности потока данных между сервисами и предлагая стратегии рефакторинга для улучшения масштабируемости, интеграция с конвеерной системой CI/CD."
Стратегическая рыночная разведка
Интегрируйте и рассуждайте по разнообразным источникам данных — финансовые отчеты, рыночные тренды, новостные ленты — выводя причинно-следственные связи и генерируя детальные стратегические рекомендации.
Пример использования:
"Синтезировал квартальные доходы, настроения в социальных медиа и новости о конкурентах для создания многостраничной стратегии выхода на рынок для нового продукта, обозначая риски и возможности с поддержкой данных."
Проектирование сложных научных экспериментов
Анализируйте обширные исследовательские статьи и РAGи симуляций для предложения новых экспериментальных параметров, проверки гипотез и написания подробных научных предложений.
Пример использования:
"Оказал помощь команде материаловедов, анализируя сотни экспериментальных данных и предлагая оптимальные составы сплавов для нового высокопроизводительного материала, ускоряя циклы исследований и разработок."
Предприятие Знание & Вопросы и Ответы
Создавайте интеллектуальные системы, которые отвечают на очень специфичные вопросы, синтезируя информацию из всей документации компании, внутренних вики и исторических данных.
Пример использования:
"Разработал внутреннего чат-бота, который отвечает на сложные вопросы о кадровой политике, ссылаясь на тысячи внутренних документов, предоставляя точные, учитывающие контекст ответы сотрудникам."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Mixture of Experts
Калибровка
Да
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
235B
Активированные параметры
22B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
262K
Максимум Tokens
262K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Выпуск: 5 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Выпуск: 11 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
$
0.29
/ Video
