Qwen3 235B A22B 2507
Réseau Neuronal
Qwen3 235B A22B 2507 : modèle instruct multilingue de Qwen sur architecture MoE : API qwen3 pour texte et instructions
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 2507?
Qwen3 235B A22B 2507 est un modèle instructif de Qwen basé sur l'architecture Qwen3 235B avec un mélange d'experts : 22 milliards de paramètres actifs sont utilisés par passage, combinant les connaissances d'un grand modèle avec une efficacité de calcul. Multilingue, il est optimisé pour suivre des instructions et générer du texte général. Sur BotHub, vous l'utilisez sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles par carte russe et à l'usage pour les jetons, avec un chiffrement AES-GCM. Accédez à plus de 250 réseaux de neurones dans une seule fenêtre pour comparer facilement les réponses. L'API compatible OpenAI permet d'intégrer qwen3 dans votre service et de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Le modèle est idéal pour rédiger des brouillons, résumer des documents longs, structurer des exigences, gérer des scénarios de chatbot et tester un prompt sur plusieurs modèles pour choisir la meilleure réponse.Questions fréquentes sur Qwen3 235B A22B 2507
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.
C'est un grand modèle textuel Qwen avec un contexte de 262 144 jetons. Il analyse de longs documents, écrit et refactorise du code, aide à l'analyse, au raisonnement et aux tâches STEM, et accepte des images. Adapté aux agents, à la gestion de bases de connaissances et à la documentation technique volumineuse.
La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse, soit le volume d'un petit livre. Le modèle génère donc des analyses techniques détaillées, de gros fichiers de code ou des rapports complets en une seule fois, sans avoir à diviser la tâche.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé : avant la réponse finale, le modèle traite la tâche étape par étape. C'est visible en mathématiques, logique, débogage de code et analyse documentaire multi-étapes. Grâce au grand contexte, la chaîne de raisonnement tient facilement aux côtés des données sources.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge ; le modèle peut être connecté à des outils, bases de données et services externes. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI, donc changer de modèle ne nécessite pas de réécrire l'intégration.
En plus du texte, le modèle accepte des images et des documents : il analyse et décrit par texte des captures d'écran, schémas, diagrammes et fichiers. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; pour cela, il est préférable d'utiliser un modèle spécialisé dans la même fenêtre BotHub.
Qwen3 est développé comme une famille multilingue et le modèle traite les requêtes en russe avec assurance. Cependant, le résultat dépend de la tâche spécifique, alors testez avec votre propre matériel : sur BotHub, vous pouvez comparer instantanément la réponse avec un autre modèle et choisir le plus adapté.