Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Red Neuronal
Qwen3 VL 235B A22B Instruct: modelo multimodal de Qwen para analizar imágenes, vídeos, documentos, gráficos y tablas.
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 VL 235B A22B Instruct?
Qwen3 VL 235B A22B Instruct es un modelo multimodal de pesos abiertos del equipo de Qwen que combina la generación de texto con la comprensión de imágenes y vídeos. La versión Instruct está optimizada para tareas de visión y lenguaje: responder preguntas sobre imágenes, analizar documentos, leer gráficos y tablas. Puede enviar consultas junto con material visual y recibir un análisis coherente. En BotHub, el modelo está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos con tarjetas rusas, solo por los tokens utilizados, que no caducan. Acceda a más de 250 modelos en una sola ventana para compararlos fácilmente. Nuestra API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los chats se cifran mediante AES-GCM y los datos no se almacenan. Para empresas, ofrecemos contratos, facturación, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Casos de uso: extraer datos de escaneos y PDF, describir fotos o fotogramas, convertir diagramas en tablas, analizar capturas de pantalla de soporte técnico y encontrar fragmentos en archivos de vídeo.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 VL 235B A22B Instruct
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 Qwen que trabaja no solo con texto, sino también con imágenes y documentos. Es adecuado para analizar capturas de pantalla, esquemas y escaneos, procesar materiales extensos, escribir y refactorizar código, razonar paso a paso sobre tareas y conectar herramientas externas mediante llamadas a funciones.
El límite de una respuesta es de 32 768 tokens, suficiente para un artículo extenso, un análisis largo o un módulo de código grande. La ventana de contexto total es de 131 072 tokens, que incluye su consulta con archivos y la respuesta. Es más cómodo recibir textos muy largos por partes.
Sí, el modelo cuenta con un modo de razonamiento: antes de responder, desglosa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de datos y depuración de código. Pídale que detalle la solución paso a paso; la respuesta será más precisa, aunque tardará un poco más.
Sí, admite tanto llamadas a funciones como salida estructurada en JSON. Puede conectar el modelo a sus servicios, bases de datos y búsquedas a través de la API de BotHub compatible con OpenAI, y recibir respuestas estrictamente según el esquema definido, lo cual es útil cuando el resultado se integra directamente en el código.
Se aceptan imágenes y documentos: capturas de pantalla, fotografías, esquemas, tablas y escaneos. El modelo describirá el contenido, extraerá datos y responderá preguntas sobre ellos. No tenemos información sobre audio y vídeo, por lo que para esos archivos es mejor elegir un modelo especializado en el catálogo.
El modelo pertenece a la línea multilingüe de Qwen y se utiliza regularmente en tareas en ruso. No tenemos datos precisos sobre los idiomas de los prompts y la salida, así que pruébelo con sus propios escenarios: en BotHub está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras, con pago en rublos.