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
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 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.