Hvad er Qwen3-VL-235B-A22B
Qwen3-VL-235B-A22B er en multimodal LLM med høj kapacitet fra Qwen (Alibaba)-familien. Den kombinerer en stor MoE-transformer-rygrad med tværmodale visuelle kodere og nye positionelle/tidskodningsteknikker for at håndtere input med flere billeder og video af lang varighed samt udføre opgaver såsom visuel spørgsmålssvar (VQA), OCR af lange dokumenter, rumlig/3D-forankring, multimodal kodegenerering og agentbaseret GUI-styring. Udgivelsen omfatter både Instruct (opgave-/few-shot-tunet til at følge instruktioner) og Thinking (yderligere ræsonneringsstøtte og intern “think”-tilstand) varianter.
Hovedfunktioner (hvad der gør Qwen3-VL-235B-A22B særpræget)
- Stor MoE-udformning med høj aktiv kapacitet: en MoE-stak, der aktiverer en delmængde af eksperter pr. forespørgsel (≈22B aktive) for at give mere compute efter behov og samtidig styre inferensomkostninger.
- Meget lang indbygget kontekst (256K) og skalerbar til ~1M: beregnet til boglange dokumenter, timers video og arbejdsgange med flere dokumenter uden aggressiv opdeling i segmenter.
- Avanceret visuel ræsonnering (rumlig og tidslig): Interleaved-MRoPE- og DeepStack-moduler til tidsstempeljustering og finkornet billede–tekst-fusion, der muliggør forespørgsler på videotidslinjer og 3D-forankring.
- Forbedret OCR og dokumentparsing: udvidet OCR-sprogsupport (oplyst ~32 sprog), stærkere robusthed mod slør/hældning/svagt lys og parsing af strukturen i lange, flersidede dokumenter.
- Visuel agent + GUI-automatisering: eksplicitte agentfunktioner til at identificere GUI-elementer, kalde funktioner eller værktøjer og udføre automatiseringsopgaver på PC-/mobile brugergrænseflader.
- Visuel kodning og multimodal programsynthese: kan oversætte billeder/video/UI-skitser til Draw.io/HTML/CSS/JS og assistere ved UI-fejlsøgning.
Hvordan Qwen3-VL-235B-A22B sammenlignes med andre modeller
Nedenfor er overordnede sammenligninger; tal og kapaciteter er hentet fra offentlige udbyder-/modelsider og aggregator-opsummeringer.
- Google Gemini 3 Pro — Gemini lægger vægt på meget stor multimodal ræsonnering og agentisk værktøjsbrug; Google annoncerer 1M token konteksttilstande og dybe produktintegrationer. Gemini er positioneret som en generel frontløber inden for agentisk multimodalitet (lukket kildekode / proprietær) og overgår ofte offentligt tilgængelige åbne modeller på nogle produktiserede benchmarks. Qwen3-VL konkurrerer mere direkte som et højkapacitets open-weight-alternativ optimeret til OCR, tidslinjejustering for video og MoE-omkostningsafvejninger.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 er en anden modelserie med lang kontekst og stærk ræsonnering; nogle Grok-varianter angiver ~256K kontekstvinduer og stærk kode-/matematikydelse. Qwen3-VL og Grok-4 sigter begge mod langformet ræsonnering; Qwen3-VL adskiller sig via tunge visuelle/video-/OCR-værktøjer og MoE-skalering.
- DeepSeek-R1 / DeepSeek-familien — DeepSeek R1 lægger vægt på effektiv træning og konkurrencedygtig ræsonneringsydelse til lavere inferensomkostninger; den bruges ofte som et åbent alternativ til ræsonnerings-/kodeopgaver. Qwen3-VL sigter mod stærkere multimodale og rumlige/video-egenskaber end R1’s primære fokus på tekstræsonnering.
Repræsentative anvendelsestilfælde
- Dokumentparsing og storskal aOCR — lange, flersidede fakturaer, bøger, historiske dokumenter med flersproget tekst.
- Videoforståelse og tidslinjeforespørgsler — opsummér timers optaget video, find hændelser efter tid, justér tekst til videotidsstempler.
- Visuel spørgsmålssvar og multimodale assistenter — fleromgangsdialoger med billeder + tekst (kundesupport med skærmbilleder, noter til medicinske billeder).
- GUI-automatisering / visuelle agenter — registrér UI-elementer og styr PC-/mobile flows (automatisering, test, assistive agenter).
- Multimodal kodegenerering og UI-prototyping — konvertér mockups/billeder til HTML/CSS/JS eller Draw.io-diagrammer.
- Forskning og analyse af store dokumenter — opsummering på bogniveau, syntese på tværs af flere dokumenter i én kontekst.
Sådan får du adgang til Qwen3 VL-235B-A22B API
Trin 1: Tilmeld dig for at få en API-nøgle
Log ind på cometapi.com. Hvis du endnu ikke er bruger hos os, skal du først registrere dig. Log ind på din CometAPI console. Hent adgangslegitimations-API-nøglen til grænsefladen. Klik på “Add Token” ved API token i det personlige center, hent token-nøglen: sk-xxxxx og indsend.
Trin 2: Send forespørgsler til Qwen3 VL-235B-A22B API
Vælg “Qwen3-VL-235B-A22B”-slutpunktet for at sende API-forespørgslen, og angiv anmodningskroppen. Anmodningsmetoden og anmodningskroppen fås fra vores websteds API-dokumentation. Vores websted tilbyder også Apifox-test for nemheds skyld. Erstat <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøgle fra din konto. basis-URL'en er Chat
Indsæt dit spørgsmål eller din anmodning i content-feltet—det er dette, modellen svarer på. Behandl API-svaret for at få det genererede svar.
Trin 3: Hent og verificér resultater
Behandl API-svaret for at få det genererede svar. Efter behandlingen svarer API’et med opgavens status og outputdata.