Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Red Neuronal
Qwen3 235B A22B Thinking 2507: modelo MoE abierto de Qwen para razonamiento complejo con un contexto de 262 144 tokens.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3 235B A22B Thinking 2507?
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 es un modelo de pesos abiertos del equipo Qwen con arquitectura Mixture-of-Experts: de 235 mil millones de parámetros, se activan 22 mil millones en cada paso, y el modo 'thinking' está diseñado para razonamientos de varios pasos. Su ventana nativa de 262 144 tokens permite procesar documentación extensa, correspondencia larga o bases de código grandes en una sola consulta, manteniendo la coherencia. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; pagas con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Otras redes neuronales funcionan en la misma ventana, facilitando la comparación de respuestas, y puedes cambiar entre modelos mediante una API compatible con OpenAI sin reescribir la integración. Se utiliza habitualmente para resolver problemas matemáticos o de ingeniería complejos, analizar documentos técnicos extensos, estudiar proyectos desconocidos, sugerir mejoras de código, generar resúmenes analíticos de grandes volúmenes de datos o integrar un modelo de razonamiento en tu propio producto.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto Qwen con modo de razonamiento: es adecuado para resolver problemas complejos, matemáticas y STEM, escribir y refactorizar código, y analizar documentos largos. El contexto es de 131 072 tokens; puedes ingresar texto, documentos e imágenes, y admite llamadas a funciones.
En una sola respuesta, el modelo puede generar hasta 117 964 tokens, suficiente para un artículo extenso, documentación detallada o un módulo de código grande. Recuerda que la pregunta y la respuesta juntas deben caber en el contexto total de 131 072 tokens.
Sí, el razonamiento previo a la respuesta es una característica clave de esta versión. El modelo primero ejecuta una cadena de pensamiento, verifica los pasos intermedios y luego formula la conclusión. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, depuración de código y tareas donde lo importante no es una respuesta rápida, sino una correcta.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Defines el esquema y las herramientas, y devuelve un objeto listo para analizar o la llamada al método necesario. Es útil para agentes, pipelines e integraciones donde la respuesta va directamente al código.
Imágenes y documentos, sí: según nuestros datos, el modelo los acepta junto con el texto, por lo que puedes enviar una captura de pantalla, un esquema o un archivo y pedir que lo analice. El audio y el video no están marcados como capacidades; para ellos, hay modelos específicos en BotHub.
Los modelos de la serie Qwen3 son multilingües y el ruso es compatible. La calidad en tus tareas es más fácil de verificar en vivo: en BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos, por lo que puedes comparar sus respuestas con otros modelos en la misma ventana.