Qwen3 VL 235B A22B Instruct
нейросеть
Qwen3 VL 235B A22B Instruct — мультимодальная модель Qwen для анализа изображений и видео, документов, графиков и таблиц
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 32 768 токенов
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen3 VL 235B A22B Instruct?
Qwen3 VL 235B A22B Instruct — мультимодальная модель с открытыми весами от команды Qwen: она соединяет генерацию текста с пониманием изображений и видео. Версия Instruct настроена на прикладные задачи зрения и языка — ответы на вопросы по картинке, разбор документов, чтение графиков и таблиц. Передать можно не только запрос, но и визуальный материал, а в ответ получить связный разбор его содержания. В BotHub модель доступна без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами в рублях и по факту, за использованные токены, которые не сгорают. Рядом в одном окне более 250 моделей: их легко сравнивать, а единый OpenAI-совместимый API даёт сменить модель в мультимодельной системе, не переписывая интеграцию. Переписка шифруется по AES-GCM, данные не сохраняются, для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Сценарии простые: вытащить данные из сканов и PDF, описать содержимое фотографии или кадра, перевести диаграмму в таблицу, разобрать скриншоты из обращений в поддержку, найти нужные фрагменты в архиве видео.Частые вопросы о Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это модель от Qwen, которая работает не только с текстом, но и с изображениями и документами. Подойдёт для анализа скриншотов, схем и сканов, разбора длинных материалов, написания и рефакторинга кода, пошаговых рассуждений над задачами и подключения внешних инструментов через вызов функций.
Лимит одного ответа — 32 768 токенов, этого хватает на объёмную статью, длинный разбор или крупный модуль кода. Общее окно контекста — 131 072 токена, в него укладываются и ваш запрос с файлами, и сам ответ. Очень большие тексты удобнее получать частями.
Да, режим рассуждений у модели заявлен: перед ответом она разбирает задачу по шагам. Это заметно помогает в математике, логике, анализе данных и отладке кода. Попросите расписать решение по шагам — ответ станет аккуратнее, хотя и займёт чуть больше времени.
Да, поддерживаются и вызов функций, и структурированный вывод в JSON. Модель можно подключить к вашим сервисам, базам и поиску через единый OpenAI-совместимый API BotHub, а ответы получать строго по заданной схеме — удобно, когда результат сразу уходит в код.
На вход принимаются изображения и документы: скриншоты, фотографии, схемы, таблицы, сканы. Модель опишет содержимое, извлечёт данные и ответит на вопросы по ним. Про аудио и видео пометки в наших данных нет, поэтому для таких файлов удобнее выбрать профильную модель в каталоге.
Модель относится к многоязычной линейке Qwen, и на русскоязычных задачах её применяют регулярно. Точных данных о языках промтов и вывода у нас нет, поэтому проверьте её на своих сценариях: в BotHub это доступно без VPN и зарубежной карты, с оплатой в рублях.