Qwen3 235B A22B
Rede Neural
Qwen3 235B A22B é um modelo mixture-of-experts da Qwen com modo de raciocínio para lógica complexa e matemática.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 235B A22B?
Qwen3 235B A22B é um modelo da equipe Qwen baseado na arquitetura mixture-of-experts: de 235 bilhões de parâmetros, 22 bilhões são usados por passagem, tornando os cálculos volumosos mais econômicos. Uma característica distintiva é a alternância suave entre o modo de raciocínio, onde o modelo desenvolve uma cadeia de pensamento para lógica complexa e matemática, e o modo normal para respostas rápidas e diretas. Através do BotHub, o modelo está acessível na Rússia sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento em rublos baseado no uso real — por tokens consumidos que não expiram. Mais de 250 redes neurais estão reunidas em uma única janela com o Qwen3, permitindo comparar respostas com poucos cliques, e uma API compatível com OpenAI permite trocar o modelo em seu produto sem reescrever a integração; as conversas são criptografadas, e empresas têm acesso a contratos, faturas e um painel administrativo com limites. Use este modelo quando precisar resolver tarefas de várias etapas, verificar soluções matemáticas, compilar relatórios analíticos, prototipar a lógica de um assistente ou executar a mesma consulta em vários modelos para escolher a melhor resposta.Perguntas frequentes sobre Qwen3 235B A22B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O Qwen3-235B-A22B trabalha com texto e documentos, aceita imagens, raciocina antes de responder e chama funções externas. É adequado para análise e refatoração de código, análise de dados, tarefas STEM e criação de agentes. O contexto é de 40960 tokens, suficiente para um arquivo grande ou uma seleção de materiais.
Em uma única resposta, o modelo gera até 8192 tokens — o suficiente para um artigo, análise detalhada ou um grande fragmento de código. Se precisar de um resultado maior, divida a tarefa em partes e continue no mesmo diálogo: o contexto de 40960 tokens manterá os passos anteriores.
Sim, o raciocínio antes de responder é uma capacidade confirmada deste modelo. Ele divide a tarefa em etapas, verifica conclusões intermediárias e só então formula o resultado. Isso é notável em matemática, lógica, depuração de código e onde uma cadeia de argumentos é importante, em vez de uma resposta instantânea.
Sim. O modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON, sendo fácil de integrar em agentes, busca, bancos de dados e serviços internos. No BotHub, isso funciona através de uma API compatível com OpenAI: você não precisará reescrever o esquema de integração ao trocar de modelo.
Imagens e documentos podem ser carregados: o modelo analisará capturas de tela, esquemas, diagramas ou PDFs e responderá com texto. Áudio e vídeo não são suportados como entrada em nossos dados — para essas tarefas, existem modelos específicos no catálogo do BotHub, e você pode alternar para eles na mesma janela.
Não temos dados sobre os idiomas, por isso não prometemos nada antecipadamente. É mais fácil testar com sua própria tarefa: envie uma consulta típica e compare a resposta com outro modelo na mesma janela do BotHub. O pagamento é baseado no uso real de tokens, não é necessária assinatura, e o acesso funciona sem VPN ou cartão estrangeiro.