Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Red Neuronal
Qwen3 VL 235B A22B Thinking: modelo multimodal Qwen para razonar sobre imágenes, vídeos y texto en tareas STEM.
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 Thinking?
Qwen3 VL 235B A22B Thinking es un modelo multimodal de Qwen que combina la generación de texto con la comprensión de imágenes y vídeos. La versión Thinking está configurada para el razonamiento paso a paso y enfocada en STEM y matemáticas: el modelo analiza el problema antes de responder. En BotHub, está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, pagando con tarjetas rusas en rublos según el uso de tokens. Tienes más de 250 redes neuronales en una sola ventana para cambiar y comparar respuestas fácilmente, y una API compatible con OpenAI permite conectar el modelo a tu servicio y cambiarlo por otro sin reescribir la integración. Los chats están cifrados con AES-GCM; para empresas hay contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Escenarios: resolver problemas con diagramas, esquemas o fórmulas, extraer conclusiones de gráficos y tablas, describir y estructurar contenido de vídeo, verificar soluciones mediante fotos y añadir análisis visual a tu producto vía API.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 VL 235B A22B Thinking
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 Qwen con modo de razonamiento: acepta texto, imágenes y documentos, y responde con texto. Es adecuado para analizar capturas de pantalla, esquemas y tablas, documentos largos, tareas de código y STEM, así como para escenarios con llamadas a funciones.
En una respuesta, el modelo genera hasta 32,768 tokens, suficiente para un artículo extenso, un análisis detallado o un módulo de código grande. La ventana de contexto es de 131,072 tokens, por lo que entradas y respuestas largas caben en una sola solicitud sin dividir.
Sí, es la versión thinking: antes de la respuesta final, el modelo construye una cadena de razonamiento. Esto ayuda en tareas que requieren varios pasos: matemáticas, lógica, depuración de código, análisis de datos contradictorios. En preguntas simples, este modo puede responder un poco más lento, pero con mayor precisión.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON. Puedes conectarlo a tus herramientas, bases de datos y servicios, obtener respuestas según un esquema definido y usar la API de BotHub compatible con OpenAI para cambiar a otro modelo si es necesario sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan imágenes y documentos: envía una foto, captura de pantalla, esquema o archivo y pide analizar el contenido. La recepción de audio y vídeo, así como la generación de algo que no sea texto, no están confirmadas en nuestros datos; lo más fácil es probar el escenario con tu propia tarea en BotHub.
El idioma de los prompts y respuestas no está descrito en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada específico; es mejor que pruebes el modelo con tu propio texto. BotHub funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, el pago es con tarjetas rusas y los tokens no caducan.