Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking

qwen3-vl-235b-a22b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
235.7B parametri
131,072 context
Lansat 2025-09-22(repo HF creat)

Cea mai bună percentilă: 85.4MMLU-Pro (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 61.4mediană 52.6

Ce spun datele

Evaluat pe 3 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

85.4 pct — MMLU-Pro (Artificial Analysis) (83.6%)

Neuniform: 20,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 85.4 pct pe MMLU-Pro (Artificial Analysis) față de 64.5 pct pe IFBench (Artificial Analysis).

MMLU-Pro (Artificial Analysis)85.4 pct83.6%Verifică →
LiveCodeBench (Artificial Analysis)68.7 pct64.6%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)64.5 pct56.5%Verifică →
GeneralNeevaluat
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking

Parametri235.7B

ArhitecturăQwen3VLMoeForConditionalGeneration

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking

Lungime context131,072 tokeni

Ieșire maximă32,768 tokeni

Acceptătext, image

Preț intrare$0.40 per 1M tokeni

Preț ieșire$4 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogprobsMax tokensPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning) stands at 61.4 (raw mean 72.9) — measured on 3 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
Qwen3 VL 235B A22B (Reasoning) stands at 61.4 versus a cohort median of 52.6 across 143 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →