Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Rede Neural
Qwen3 VL 235B A22B Instruct — modelo multimodal Qwen para análise de imagens, vídeos, documentos, gráficos e tabelas
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 VL 235B A22B Instruct?
Qwen3 VL 235B A22B Instruct é um modelo multimodal de pesos abertos da equipe Qwen: combina geração de texto com compreensão de imagens e vídeos. A versão Instruct é otimizada para tarefas de visão e linguagem — responder perguntas sobre imagens, analisar documentos, ler gráficos e tabelas. Você pode enviar não apenas texto, mas também material visual, recebendo uma análise coerente do conteúdo. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartões estrangeiros; o pagamento é feito em rublos com cartões russos, cobrando apenas pelos tokens utilizados, que não expiram. Mais de 250 modelos estão disponíveis na mesma janela para fácil comparação, e uma API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM, os dados não são armazenados. Para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Cenários comuns: extrair dados de digitalizações e PDFs, descrever o conteúdo de fotos ou quadros, converter diagramas em tabelas, analisar capturas de tela de suporte e encontrar fragmentos em arquivos de vídeo.Perguntas frequentes sobre Qwen3 VL 235B A22B Instruct
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 modelo da Qwen que trabalha não apenas com texto, mas também com imagens e documentos. Adequado para analisar capturas de tela, diagramas e digitalizações, processar materiais longos, escrever e refatorar código, raciocínio passo a passo em tarefas e conectar ferramentas externas via chamada de função.
O limite de uma resposta é de 32.768 tokens, o suficiente para um artigo extenso, uma análise longa ou um grande módulo de código. A janela de contexto total é de 131.072 tokens, comportando tanto sua solicitação com arquivos quanto a própria resposta. Textos muito grandes são melhor obtidos em partes.
Sim, o modo de raciocínio do modelo está disponível: antes de responder, ele analisa a tarefa passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de dados e depuração de código. Peça para detalhar a solução passo a passo — a resposta será mais precisa, embora leve um pouco mais de tempo.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser conectado aos seus serviços, bancos de dados e buscas através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub, e as respostas podem ser obtidas estritamente de acordo com o esquema definido — útil quando o resultado vai direto para o código.
Imagens e documentos são aceitos como entrada: capturas de tela, fotos, diagramas, tabelas, digitalizações. O modelo descreverá o conteúdo, extrairá dados e responderá a perguntas sobre eles. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados, portanto, para esses arquivos, é melhor escolher um modelo especializado no catálogo.
O modelo pertence à linha multilíngue Qwen e é usado regularmente em tarefas em russo. Não temos dados precisos sobre os idiomas de prompt e saída, então teste-o em seus próprios cenários: no BotHub, isso está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos.