关于Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是 Qwen3 系列中由阿里云的 Qwen 团队开发的旗舰专家混合(MoE)大型语言模型。该模型总共有 2350 亿个参数,每次前向传递激活 220 亿个参数。它作为 Qwen3-235B-A22B 非思考模式的更新版本发布,在指令跟随、逻辑推理、Text 理解、数学、科学、编码和工具使用等一般能力方面进行了重大改进。此外,该模型在多种语言的长尾知识覆盖方面提供了巨大的提升,并在主观和开放性任务中显示出与用户偏好的更好对齐,从而能够生成更有帮助的响应和更高质量的 Text 生成。值得注意的是,它本身支持一个广泛的 256K(262,144 tokens)上下文窗口,增强了其长上下文理解能力。此版本仅支持非思考模式,不生成 <think> 块,旨在为直接问答和知识检索等任务提供更有效和精准的响应。
探索Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507的高级推理、广阔的上下文窗口和强大的工具使用能力如何解决您最具挑战性的难题。
超长文档综合
处理和综合从大量文档中获得的洞察力,利用1M token的上下文进行法律发现、全面文献综述或政策分析。
应用场景示例:
"分析了一个500页的法律简报和相关案例法,提取关键论点和潜在先例,为法律团队起草简明摘要,减少了数天的研究时间。"
高级代码库分析与重构
执行深层次的架构分析,识别安全漏洞,并提出跨整个代码库的重构建议,与外部静态分析工具集成。
应用场景示例:
"扫描了大型Python微服务仓库,定位跨服务数据流低效问题,并提出改善可扩展性的重构策略,与CI/CD管道集成。"
战略市场情报
整合并推理各种数据源——财务报告、市场趋势、新闻源——推断因果关系并生成详细的战略建议。
应用场景示例:
"综合季度收益、社交媒体情绪和竞争对手新闻,制作了一个多页的新产品市场进入战略,突出风险和机会,基于数据驱动的推理。"
复杂科学实验设计
分析大量研究论文和模拟输出以提出新颖的实验参数,验证假设,并在科学领域起草详细的研究建议。
应用场景示例:
"协助材料科学团队分析了数百个实验数据日志并提出新的高性能材料的最佳合金组合,加速了研发周期。"
企业知识与问答系统
构建智能系统,通过综合整个公司的文件、内部维基和历史数据回答高度具体的问题。
应用场景示例:
"开发了一个内部Chatbot,通过引用成千上万的内部文档回答复杂的HR政策问题,为员工提供精准、上下文感知的响应。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
Mixture of Experts
校准的
是
专家混合
是
总参数
235B
激活的参数
22B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
262K
最大输出长度
262K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。

Qwen
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Qwen3-VL-32B-Instruct
发行日期:2025年10月21日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
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0.6
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
发行日期:2025年10月21日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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0.2
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1.5
/ M Tokens

Qwen
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Qwen3-VL-8B-Instruct
发行日期:2025年10月15日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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/ M Tokens
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Thinking
发行日期:2025年10月15日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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/ M Tokens
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2.0
/ M Tokens

Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
发行日期:2025年10月4日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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/ M Tokens
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1.5
/ M Tokens

Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
发行日期:2025年10月4日
上下文长度:
262K
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262K
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3.5
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
发行日期:2025年10月5日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
发行日期:2025年10月11日
上下文长度:
262K
最大输出长度:
262K
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1.0
/ M Tokens

Qwen
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Wan2.2-I2V-A14B
发行日期:2025年8月13日
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0.29
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