Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Réseau Neuronal
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 est un modèle MoE ouvert de Qwen pour le raisonnement complexe avec un contexte de 262 144 jetons.
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 Thinking 2507?
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 est un modèle open-weights de l'équipe Qwen avec une architecture Mixture-of-Experts : sur 235 milliards de paramètres, 22 milliards sont activés à chaque étape, et le mode thinking est conçu pour le raisonnement multi-étapes. La fenêtre native de 262 144 jetons permet de soumettre une documentation volumineuse, une longue correspondance ou une base de code importante dans une seule requête, tout en maintenant la cohérence sur toute la longueur. Via BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère ; vous payez avec une carte russe en roubles, uniquement pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. D'autres réseaux de neurones fonctionnent dans la même fenêtre : il est facile de comparer les réponses, et vous pouvez basculer entre les modèles via une API unique compatible OpenAI, sans réécrire l'intégration. Il est généralement utilisé pour résoudre des problèmes mathématiques ou d'ingénierie complexes, analyser de longs documents techniques, étudier des projets inconnus pour proposer des améliorations de code, synthétiser de grands ensembles de sources ou intégrer un modèle de raisonnement dans votre propre produit.Questions fréquentes sur Qwen3 235B A22B Thinking 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 modèle textuel Qwen avec un mode de raisonnement : il est adapté à la résolution de problèmes complexes, aux mathématiques et aux STEM, à l'écriture et au refactoring de code, et à l'analyse de longs documents. Contexte de 131 072 jetons, entrée de texte, documents et images, avec appel de fonctions.
En une seule réponse, le modèle peut générer jusqu'à 117 964 jetons — suffisant pour un article volumineux, une documentation détaillée ou un grand module de code. N'oubliez pas que la question et la réponse doivent tenir dans le contexte total de 131 072 jetons.
Oui, le raisonnement avant réponse est une caractéristique clé de cette version. Le modèle exécute d'abord une chaîne de réflexion, vérifie les étapes intermédiaires, puis formule une conclusion. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, débogage de code et pour les tâches où la précision prime sur la vitesse.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous décrivez le schéma et les outils, et il renvoie un objet prêt à être analysé ou l'appel de la méthode nécessaire. Pratique pour les agents, pipelines et intégrations où la réponse est directement utilisée dans le code.
Images et documents : oui, le modèle les accepte en entrée avec du texte, vous pouvez donc envoyer une capture d'écran, un schéma ou un fichier pour analyse. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; BotHub propose d'autres modèles pour cela.
Les modèles de la série Qwen3 sont multilingues, le russe est pris en charge. La qualité sur vos tâches est plus facile à vérifier en direct : sur BotHub, le modèle est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles, vous pouvez donc comparer ses réponses avec d'autres modèles dans la même fenêtre.