Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Rede Neural
Qwen3 VL 235B A22B Thinking — modelo multimodal Qwen para raciocínio sobre imagens, vídeos e texto em tarefas STEM.
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 Thinking?
Qwen3 VL 235B A22B Thinking é um modelo multimodal Qwen que combina geração de texto com compreensão de imagens e vídeos. A versão Thinking é ajustada para raciocínio passo a passo e focada em STEM e matemática: o modelo analisa o problema antes de responder. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos via cartões russos por uso de tokens. Tenha acesso a mais de 250 redes neurais em uma única janela, facilitando a comparação de respostas. A API compatível com OpenAI permite integrar o modelo ao seu serviço e substituí-lo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM. Para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Cenários comuns: resolver problemas com desenhos, esquemas ou fórmulas, extrair conclusões de gráficos e tabelas, descrever e estruturar conteúdo de vídeos, verificar soluções a partir de fotos de anotações e integrar análise visual ao seu produto via API.Perguntas frequentes sobre Qwen3 VL 235B A22B Thinking
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 Qwen com modo de raciocínio: aceita texto, imagens e documentos como entrada e responde com texto. Adequado para analisar capturas de tela, esquemas e tabelas, analisar documentos longos, tarefas de código e STEM, além de cenários com chamada de funções.
Em uma única resposta, o modelo gera até 32.768 tokens — o suficiente para um artigo extenso, uma análise detalhada ou um grande módulo de código. A janela de contexto é de 131.072 tokens, permitindo que entradas e respostas longas caibam em uma única solicitação sem divisão.
Sim, esta é a versão thinking: antes da resposta final, o modelo constrói uma cadeia de raciocínio. Isso ajuda em tarefas que exigem várias etapas — matemática, lógica, depuração de código, análise de dados contraditórios. Em perguntas simples, esse modo pode responder um pouco mais devagar, mas com mais precisão.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você pode conectá-lo às suas ferramentas, bancos de dados e serviços, receber respostas em um esquema definido e usar a API do BotHub compatível com OpenAI para alternar para outro modelo, se necessário, sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, imagens e documentos são aceitos como entrada: envie uma foto, captura de tela, esquema ou arquivo e peça para analisar o conteúdo. A recepção de áudio e vídeo, assim como a geração de qualquer coisa além de texto, não estão indicadas em nossos dados — a maneira mais fácil de verificar o cenário é testando com sua própria tarefa no BotHub.
O idioma dos prompts e respostas não está descrito em nossos dados, por isso não podemos prometer nada específico — é melhor testar o modelo com seu próprio texto. O BotHub funciona na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, o pagamento é feito com cartões russos e os tokens não expiram.