Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
О Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking является одной из моделей серии Qwen3-VL, улучшенной версии Thinking, которая достигает передовых результатов в области мультимодального рассуждения, особенно в областях STEM, математики, причинного анализа и логических, основанных на доказательствах ответах. Она обладает архитектурой Mixture-of-Experts (MoE) с 235 миллиардом общих параметров и 22 миллиардом активных параметров.
Исследуйте, как продвинутая мультимодальная логика Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking решает сложные реальные задачи, интегрируя визуальные и текстовые данные.
Продвинутые научные открытия
Ускорьте исследования, анализируя сложные визуальные и текстовые данные, генерируя доказательства и составляя статьи с надежной поэтапной логикой.
Пример сценария использования:
"Помогли материаловеду, анализируя видеозаписи микроскопии и экспериментальные данные, чтобы определить новый механизм роста кристаллов, сформулировать предсказательную модель на Python."
Генерация и отладка визуального кода
Генерируйте код из дизайнов интерфейсов или отлаживайте сложные системы, анализируя потоки выполнения и визуальные Output, выявляя незначительные ошибки и предлагая оптимизации.
Пример сценария использования:
"Сгенерировали функциональный компонент React из скриншота дизайна Figma, затем устранили узкое место производительности в микросервисе Go, анализируя его распределенные трассировочные логи и визуальные панели мониторинга."
Мультимодальные финансовые инсайты
Выполняйте глубокий количественный и качественный анализ разнообразных финансовых документов, рыночных графиков и новостных лент, чтобы выявить причинно-следственные связи и предложить стратегические рекомендации.
Пример сценария использования:
"Анализировали годовой отчет компании (PDF), графики цен на акции и последние новости, чтобы предсказать рыночные настроения и рекомендовать корректировку портфеля с подробным объяснением рассуждений."
Интеллектуальный аудит систем
Аудит сложных систем, таких как инженерные схемы, юридические документы или потоки интерфейсов, путем анализа логических зависимостей, выявления несоответствий и обозначения потенциальных проблем.
Пример сценария использования:
"Аудировали схемы (Image) и оперативные логи (Text) сложной промышленной системы управления, чтобы выявить потенциальную уязвимость безопасности, затем смоделировали стратегию ее устранения, используя визуальный интерфейс."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Mixture of Experts
Калибровка
Нет
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: 17 апр. 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.6
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3.6-27B
Выпуск: 23 апр. 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: 24 апр. 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: 24 апр. 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: 25 февр. 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.24
/ M Tokens
Output:
$
1.8
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3.5-27B
Выпуск: 24 апр. 2026 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3.5-9B
Выпуск: 24 апр. 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
