GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →
Q

qwen3-235b-a22b

Entrada:$0.336/M
Salida:$1.344/M
Publicado:Oct 1, 2025
Qwen3-235B-A22B is the flagship model of the Qwen3 series, with 23.5 billion parameters, using a Mixture of Experts (MoE) architecture. - Particularly suitable for complex tasks requiring high-performance Inference, such as coding, mathematics, and Multimodal applications.
Nuevo
Uso comercial

Especificaciones técnicas de qwen3-235b-a22b

EspecificaciónDetalles
ID del modeloqwen3-235b-a22b
Familia de modelosQwen3
ArquitecturaMezcla de expertos (MoE)
Escala de parámetros23.5 mil millones de parámetros
Fortalezas principalesProgramación, matemáticas, razonamiento complejo, aplicaciones multimodales
Perfil de inferenciaInferencia de alto rendimiento para tareas exigentes
Mejores casos de usoGeneración de código avanzada, resolución de problemas matemáticos, flujos de trabajo multimodales, tareas complejas de IA empresarial

¿Qué es qwen3-235b-a22b?

qwen3-235b-a22b es el modelo insignia de la serie Qwen3, diseñado para cargas de trabajo de IA avanzadas que requieren razonamiento sólido, inferencia eficiente y amplia cobertura de tareas. Construido con una arquitectura de Mezcla de expertos (MoE), está optimizado para ofrecer alto rendimiento en escenarios complejos manteniendo una eficiencia de implementación práctica.

Este modelo es especialmente adecuado para quienes necesitan una calidad de salida confiable en áreas como el desarrollo de software, el razonamiento matemático y las aplicaciones multimodales. Ya sea que esté creando asistentes inteligentes, canalizaciones de automatización, copilotos de programación o herramientas analíticas, qwen3-235b-a22b se posiciona como un potente modelo fundacional de propósito general para entornos de producción exigentes.

Características principales de qwen3-235b-a22b

  • Modelo insignia de Qwen3: qwen3-235b-a22b representa el modelo de mayor nivel en la línea Qwen3, pensado para los escenarios de inferencia más desafiantes.
  • Arquitectura de Mezcla de expertos: Su diseño MoE ayuda a optimizar el rendimiento y la eficiencia activando vías especializadas de expertos para diferentes tareas.
  • Sólidas capacidades de programación: Adecuado para generación de código, explicación de código, refactorización, asistencia de depuración y otros flujos de trabajo de ingeniería de software.
  • Razonamiento matemático avanzado: Eficaz para cálculos complejos, razonamiento simbólico, resolución de problemas y tareas analíticas estructuradas.
  • Potencial para aplicaciones multimodales: Diseñado para admitir casos de uso avanzados que involucren flujos de trabajo multimodales e interacciones ricas con IA.
  • Inferencia de alto rendimiento: Creado para tareas en las que la calidad de la respuesta y la capacidad computacional son críticas.
  • Versatilidad apta para producción: Se puede aplicar a investigación, automatización empresarial, herramientas para desarrolladores, agentes inteligentes y experiencias de productos de IA personalizadas.

Cómo acceder e integrar qwen3-235b-a22b

Paso 1: Regístrese para obtener la clave de API

Para empezar a usar qwen3-235b-a22b, primero cree una cuenta en CometAPI y genere su clave de API desde el panel. Esta clave es necesaria para autenticar todas las solicitudes y acceder de forma segura al modelo a través de la plataforma de API.

Paso 2: Enviar solicitudes a la API de qwen3-235b-a22b

Una vez que tenga su clave de API, puede invocar el endpoint de chat completions compatible con OpenAI y especificar qwen3-235b-a22b como modelo.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-235b-a22b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function that checks whether a number is prime."
      }
    ]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-235b-a22b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python function that checks whether a number is prime."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Paso 3: Recuperar y verificar los resultados

Después de enviar su solicitud, la API devolverá la salida generada por el modelo en un formato de respuesta estructurado. Luego puede analizar el contenido devuelto, mostrarlo en su aplicación y verificar que el resultado cumpla con la calidad, el formato y los requisitos de la tarea esperados antes de incorporarlo a los flujos de trabajo de producción.