Qwen3 235B A22B
Red Neuronal
Qwen3 235B A22B es un modelo mixture-of-experts de Qwen con modo de razonamiento conmutable para lógica compleja y matemáticas.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3 235B A22B?
Qwen3 235B A22B es un modelo del equipo Qwen basado en la arquitectura mixture-of-experts: de 235 mil millones de parámetros, se utilizan 22 mil millones por paso, lo que hace que los cálculos voluminosos sean más económicos. Una característica distintiva es el cambio fluido entre el modo de razonamiento, donde el modelo desarrolla una cadena de pensamiento para lógica compleja y matemáticas, y el modo normal para respuestas rápidas y directas. A través de BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago es en rublos y por uso real, solo por los tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana con Qwen3 hay más de 250 redes neuronales, por lo que puedes comparar respuestas en un par de clics. Además, una API compatible con OpenAI permite cambiar el modelo en tu producto sin reescribir la integración. Los chats están cifrados y las empresas tienen acceso a contratos, facturas y un panel de administración con límites. Usa este modelo cuando necesites resolver tareas de varios pasos, verificar soluciones matemáticas, recopilar informes analíticos, prototipar lógica de asistentes o ejecutar la misma consulta en varios modelos para elegir la mejor respuesta.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 235B A22B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Qwen3-235B-A22B trabaja con texto y documentos, acepta imágenes, razona antes de responder y llama a funciones externas. Es adecuado para analizar y refactorizar código, analítica, tareas STEM y creación de agentes. El contexto es de 40960 tokens, suficiente para un archivo grande o una selección de materiales.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 8192 tokens, suficiente para un artículo, un análisis detallado o un fragmento de código grande. Si necesitas un resultado más extenso, divide la tarea en partes y continúa en el mismo chat: el contexto de 40960 tokens mantendrá los pasos anteriores.
Sí, el razonamiento antes de responder es una capacidad confirmada de este modelo. Divide la tarea en pasos, verifica las conclusiones intermedias y luego formula el resultado. Esto es notable en matemáticas, lógica, depuración de código y donde la cadena de argumentos es importante, no solo una respuesta instantánea.
Sí. El modelo admite llamadas a funciones y salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarlo en agentes, conectarlo a búsquedas, bases de datos y servicios internos. En BotHub, esto funciona a través de una API compatible con OpenAI: no tendrás que reescribir el esquema de integración al cambiar de modelo.
Se pueden cargar imágenes y documentos: el modelo analizará capturas de pantalla, esquemas, diagramas o PDF y responderá con texto. No se indica compatibilidad con audio y video en nuestros datos; para esas tareas, hay modelos específicos en el catálogo de BotHub, y puedes cambiar a ellos en la misma ventana.
No tenemos datos sobre idiomas, por lo que no prometemos nada de antemano. Es más fácil comprobarlo con tu propia tarea: envía una consulta típica y compara la respuesta con otro modelo en la misma ventana de BotHub. El pago es por uso real de tokens, no se requiere suscripción y el acceso funciona sin VPN ni tarjetas extranjeras.