Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
О Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 является членом серии больших языковых Model Qwen3, разработанной командой Qwen компании Alibaba, специализирующейся на задачах сложного рассуждения. Model построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), с общим количеством параметров в 235 миллиардов и примерно 22 миллиардов активированных параметров на token, что повышает вычислительную эффективность при сохранении мощной производительности. Как специализированная 'мыслящая' Model, она демонстрирует значительно улучшенные результаты в выполнении задач, требующих человеческой экспертности, таких как логическое рассуждение, математика, наука, кодирование и академические контрольные показатели, достигая наивысших результатов среди моделей с открытым исходным кодом для мышления. Кроме того, Model имеет расширенные общие возможности, такие как следование инструкциям, использование инструментов и генерация Text, и нативно поддерживает способность восприятия в длинном контексте 256K, что делает её идеальной для сценариев, требующих глубоких размышлений и обработки длинных документов.
Изучите, как непревзойденные возможности Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 по рассуждению и обработке длинного контекста могут решать высоко сложные задачи реального мира.
Проверка и верификация сложных научных открытий
Ускорьте исследования, анализируя обширные наборы данных, создавая и проверяя сложные математические доказательства и синтезируя междисциплинарные выводы с глубокими, пошаговыми рассуждениями.
Пример сценария использования:
"Помогла команде по квантовой физике, разработав и валидировав новую теоретическую структуру для взаимодействия частиц, значительно сократив ручные усилия по построению доказательств и рецензированию."
Рефакторинг и аудиты безопасности больших кодовых баз
Анализируйте кодовую базу предприятия для выявления архитектурных недостатков, скрытых логических уязвимостей и предлагаете стратегии продвинутой рефакторизации для улучшения поддерживаемости и безопасности.
Пример сценария использования:
"Обнаружила критическое состояние гонки в приложении на Go микросервисах, проследив сложные асинхронные пути выполнения через несколько сервисов и предоставив точное, оптимизированное решение."
Обеспечение соблюдения мультиюрисдикционных нормативных требований
Автоматизируйте проверку обширных правовых и нормативных документов (до 1M tokens), выявляя несоответствия между разными документами, пробелы в соблюдении нормативов и потенциальные риски в нескольких юрисдикциях.
Пример сценария использования:
"Проверила тысячи финансовых контрактов и политических документов на соответствие новым регламентам GDPR и CCPA, отметив необходимые для изменения пункты и сгенерировав подробный отчет о соблюдении нормативов."
Оптимизация сложных инжиниринговых систем
Оптимизируйте сложные инженерные проекты от аппаратных схем до сложных программных архитектур, анализируя логические зависимости, моделируя производительность и предлагая улучшения эффективности.
Пример сценария использования:
"Оптимизировала поток данных и распределение ресурсов для крупномасштабной сети IoT-датчиков, выявив узкие места и предложила более надежный, энергоэффективный протокол связи для миллионов устройств."
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
