Qwen3 235B A22B 2507
Rede Neural
Qwen3 235B A22B 2507 — modelo instruct multilíngue da Qwen com arquitetura MoE: API qwen3 para geração de texto e instruções
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 235B A22B 2507?
Qwen3 235B A22B 2507 é um modelo instruct da Qwen baseado na arquitetura MoE: utiliza 22 bilhões de parâmetros ativos por passagem, combinando o vasto conhecimento de um modelo grande com computação eficiente. É multilíngue e otimizado para seguir instruções e gerar texto de uso geral. No BotHub, você trabalha com ele sem VPN ou cartões estrangeiros, paga com cartões locais em rublos e apenas pelo uso real de tokens, com conversas criptografadas via AES-GCM. Acesse mais de 250 redes neurais em uma única janela: compare respostas facilmente. A API compatível com OpenAI permite integrar o qwen3 ao seu serviço e trocar de modelo sem reescrever a integração; empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. O modelo é útil para criar rascunhos de artigos ou e-mails, resumir e processar documentos longos, organizar requisitos, apoiar cenários de chatbot e testar um prompt em vários modelos para escolher a melhor resposta.Perguntas frequentes sobre Qwen3 235B A22B 2507
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.
É um grande modelo de texto Qwen com um contexto de 262.144 tokens. Ele analisa documentos longos, escreve e refatora código, ajuda com análises, raciocínio e tarefas STEM, e aceita imagens. Adequado para agentes, trabalho com bases de conhecimento e documentação técnica extensa.
O limite de saída é de 235.929 tokens por resposta, o volume de um pequeno livro. Portanto, o modelo fornece análises técnicas detalhadas, arquivos de código grandes ou relatórios completos de uma só vez, sem que você precise dividir a tarefa ou pedir para continuar.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado: antes da resposta final, o modelo processa a tarefa passo a passo. Isso é notável em matemática, lógica, depuração de código e análise de documentos em várias etapas. Graças ao grande contexto, a cadeia de raciocínio cabe confortavelmente ao lado dos dados originais.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas — o modelo pode ser conectado a ferramentas, bancos de dados e serviços externos. No BotHub, isso funciona através de uma API única compatível com OpenAI, portanto, mudar para outro modelo não exige reescrever a integração.
Além de texto, o modelo aceita imagens e documentos: capturas de tela, esquemas, diagramas e arquivos são analisados e descritos pelo modelo em texto. Áudio e vídeo não são suportados em nossos dados — para esses formatos, é mais conveniente usar um modelo especializado na mesma janela do BotHub.
O Qwen3 está sendo desenvolvido como uma família multilíngue, e o modelo trabalha com confiança em consultas em português. No entanto, o resultado depende da tarefa específica, então verifique com seu material: no BotHub, você pode comparar imediatamente a resposta com outro modelo e escolher o mais adequado.