Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
О Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct — это модель типа Mixture-of-Experts (MoE) с 235 миллиардами параметров для Vision-Language (язык зрения), с 22 миллиардами активированных параметров. Это версия Qwen3-VL-235B-A22B, настроенная на выполнение инструкций, и она адаптирована для Chat-приложений.
Изучите, как передовые возможности Vision-языка и Multimodal рассуждения Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct могут решать сложные, реальные задачи.
Автоматизация AI UI
Автоматизация сложных задач UI в веб и мобильных приложениях с помощью визуального понимания интерфейсов и исполнения действий.
Пример использования:
"Автоматически перемещается по новому веб-сайту электронной коммерции, добавляет товары в корзину и завершает оформление заказа, интерпретируя визуальные подсказки и взаимодействуя с элементами UI без явных API-вызовов."
Генерация визуального кода
Трансформируйте визуальные дизайны (эскизы, макеты или демонстрации Video) прямо в функциональные веб-компоненты или схемы.
Пример использования:
"Превращает нарисованный от руки каркас веб-страницы в интерактивный HTML/CSS/JS код, включая интерактивные элементы, значительно ускоряя рабочий процесс фронтенд-разработки."
Расширенная видеоаналитика
Анализируйте продолжительные Video кадры для выявления конкретных событий, объектов или действий, создавая подробные резюме и инсайты с индексированием на уровне секунд.
Пример использования:
"Обрабатывает 8-часовую запись с камеры наблюдения, выявляет все случаи несанкционированного доступа, отслеживает определенных лиц и генерирует отчет с временными метками и визуальными доказательствами."
Multimodal Document AI
Извлечение, анализ и рассуждение о информации из сложных, визуально насыщенных документов, включая отсканированные Image, отчеты и инженерные схемы.
Пример использования:
"Анализирует многостраничный инженерный чертеж, извлекает списки компонентов, выявляет пространственные отношения между частями и отмечает возможные несоответствия в дизайне на основе визуальных и текстовых данных."
Пространственное мышление для робототехники
Позвольте системам AI понимать и взаимодействовать с физическими окружениями, точно воспринимая позиции объектов, их ориентацию и пространственные отношения.
Пример использования:
"Направляет роботизированную руку для точного захвата и размещения объектов неправильной формы из переполненного контейнера, адаптируясь к различным углам обзора и частичным перекрытиям в реальном времени."
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
Qwen3.6-35B-A3B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.6-27B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
3.2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-397B-A17B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
2.34
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-122B-A10B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.26
/ M Tokens
Output:
$
2.08
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-35B-A3B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.24
/ M Tokens
Output:
$
1.8
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-27B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-9B
Выпуск: 9 мая 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.15
/ M Tokens
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
