Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen3 VL 235B A22B Instruct : modèle multimodal Qwen pour l'analyse d'images, vidéos, documents, graphiques et tableaux.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 VL 235B A22B Instruct?
Qwen3 VL 235B A22B Instruct est un modèle multimodal open-weights de l'équipe Qwen, combinant génération de texte et compréhension d'images et de vidéos. La version Instruct est optimisée pour les tâches de vision et de langage : répondre à des questions sur des images, analyser des documents, lire des graphiques et des tableaux. Vous pouvez soumettre une requête accompagnée de supports visuels pour obtenir une analyse cohérente. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par carte russe, à l'usage (jetons non expirables). Accédez à plus de 250 modèles dans une interface unique pour une comparaison facile. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM, les données ne sont pas conservées. Pour les entreprises : contrat, facturation, EDI et panneau d'administration avec limites. Cas d'usage : extraire des données de scans et PDF, décrire le contenu de photos, convertir des diagrammes en tableaux, analyser des captures d'écran de support ou trouver des fragments dans des archives vidéo.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle Qwen qui traite texte, images et documents. Idéal pour analyser captures d'écran, schémas et scans, traiter de longs documents, écrire et refactoriser du code, raisonner étape par étape et connecter des outils externes via l'appel de fonctions.
La limite par réponse est de 32 768 jetons, suffisant pour un article volumineux, une analyse détaillée ou un module de code. La fenêtre de contexte totale est de 131 072 jetons, incluant votre requête, les fichiers et la réponse. Il est préférable de générer les textes très longs par parties.
Oui, le mode de raisonnement est disponible : le modèle décompose la tâche étape par étape avant de répondre. Cela aide pour les mathématiques, la logique, l'analyse de données et le débogage. Demandez une résolution étape par étape pour une réponse plus précise, bien que cela prenne un peu plus de temps.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Connectez le modèle à vos services, bases de données et recherches via l'API BotHub compatible OpenAI. Obtenez des réponses selon un schéma défini, idéal pour une intégration directe dans votre code.
Le modèle accepte images et documents : captures d'écran, photos, schémas, tableaux, scans. Il décrit le contenu, extrait des données et répond aux questions. Aucune mention concernant l'audio ou la vidéo n'est présente ; pour ces fichiers, veuillez choisir un modèle spécialisé dans le catalogue.
Ce modèle fait partie de la gamme multilingue Qwen et est régulièrement utilisé pour des tâches en russe. Nous n'avons pas de données précises sur les langues de prompt et de sortie, testez-le donc sur vos scénarios : sur BotHub, c'est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.