Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Réseau Neuronal
Qwen3 VL 235B A22B Thinking est un modèle multimodal Qwen pour le raisonnement sur images, vidéos et texte dans les tâches STEM.
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 VL 235B A22B Thinking?
Qwen3 VL 235B A22B Thinking est un modèle multimodal Qwen qui combine génération de texte et compréhension d'images et de vidéos. La version Thinking est optimisée pour le raisonnement étape par étape et axée sur les STEM et les mathématiques : le modèle analyse le problème avant de répondre. Sur BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, et vous payez en roubles par carte russe à l'utilisation. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre, permettant de basculer facilement entre eux et de comparer les réponses. Une API compatible OpenAI permet d'intégrer le modèle à votre service et de le remplacer par un autre sans réécrire l'intégration. Les conversations sont chiffrées via AES-GCM. Pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, échange électronique de documents (EDO) et panneau d'administration avec limites. Scénarios : résoudre des problèmes avec schémas ou formules, extraire des conclusions de graphiques et tableaux, structurer le contenu vidéo, vérifier des solutions manuscrites, ou intégrer l'analyse visuelle via API.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 235B A22B Thinking
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 Qwen avec mode raisonnement : il accepte du texte, des images et des documents, et répond par du texte. Adapté à l'analyse de captures d'écran, schémas, tableaux, documents longs, code, tâches STEM et appels de fonctions.
Le modèle génère jusqu'à 32 768 jetons par réponse, suffisant pour un article, une analyse détaillée ou un module de code. Avec une fenêtre de contexte de 131 072 jetons, les entrées et sorties longues tiennent dans une seule requête.
Oui, c'est la version thinking : avant la réponse finale, le modèle construit une chaîne de raisonnement. Utile pour les tâches multi-étapes (maths, logique, débogage, données contradictoires). Sur des questions simples, ce mode peut être un peu plus lent, mais plus précis.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous pouvez le connecter à vos outils, bases de données et services, obtenir des réponses selon un schéma défini et utiliser l'API BotHub compatible OpenAI pour changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, les images et documents sont acceptés : envoyez une photo, capture d'écran, schéma ou fichier pour analyse. La prise en charge de l'audio et de la vidéo, ainsi que la génération autre que du texte, ne sont pas confirmées dans nos données — le plus simple est de tester votre scénario sur BotHub.
La langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne pouvons donc rien promettre — testez le modèle avec votre texte. BotHub fonctionne depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement par carte russe, et les jetons n'expirent pas.