Qwen3 235B A22B
Réseau Neuronal
Qwen3 235B A22B est un modèle mixture-of-experts de Qwen avec un mode de réflexion commutable pour la logique complexe et les mathématiques.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 235B A22B?
Qwen3 235B A22B est un modèle de l'équipe Qwen basé sur l'architecture mixture-of-experts : sur 235 milliards de paramètres, 22 milliards sont utilisés par passage, ce qui rend les calculs volumineux plus économiques. Sa particularité est le passage fluide entre un mode de réflexion, où le modèle développe une chaîne de raisonnement pour la logique complexe et les mathématiques, et un mode standard pour des réponses rapides et pertinentes. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 réseaux de neurones sont réunis dans une seule fenêtre avec Qwen3, permettant de comparer les réponses en quelques clics. Une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle dans votre produit sans réécrire l'intégration ; les échanges sont chiffrés, et les entreprises ont accès à un contrat, une facture et un panneau d'administration avec des limites. Utilisez ce modèle pour résoudre des tâches complexes, vérifier des calculs mathématiques, rédiger des rapports analytiques, prototyper la logique d'un assistant ou comparer les réponses de plusieurs modèles.Questions fréquentes sur Qwen3 235B A22B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Qwen3-235B-A22B traite le texte et les documents, accepte des images en entrée, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions externes. Il est adapté à l'analyse et au refactoring de code, à l'analytique, aux tâches STEM et à la création d'agents. Le contexte est de 40960 jetons, suffisant pour un gros fichier ou une sélection de documents.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 8192 jetons, ce qui suffit pour un article, une analyse détaillée ou un grand fragment de code. Si vous avez besoin d'un résultat plus volumineux, divisez la tâche en plusieurs parties et continuez dans la même discussion : le contexte de 40960 jetons conservera les étapes précédentes.
Oui, le raisonnement avant réponse est une capacité confirmée de ce modèle. Il décompose la tâche en étapes, vérifie les conclusions intermédiaires, puis formule le résultat. C'est notable en mathématiques, logique, débogage de code et là où une chaîne d'arguments est importante, plutôt qu'une réponse instantanée.
Oui. Le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui le rend pratique pour les agents, la connexion à la recherche, aux bases de données et aux services internes. Dans BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible OpenAI : le schéma d'intégration n'aura pas besoin d'être réécrit lors d'un changement de modèle.
Les images et documents peuvent être téléchargés : le modèle analysera une capture d'écran, un schéma, un diagramme ou un PDF et répondra par texte. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme entrées dans nos données ; pour ces tâches, il existe des modèles dédiés dans le catalogue BotHub, et vous pouvez basculer vers eux dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données sur les langues, nous ne promettons donc rien à l'avance. Il est plus simple de tester avec votre propre tâche : envoyez une requête type et comparez la réponse avec un autre modèle dans la même fenêtre BotHub. Le paiement s'effectue à l'usage pour les jetons, aucun abonnement n'est requis, et l'accès fonctionne sans VPN ni carte étrangère.