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qwen3-235b-a22b

Entrée:$0.336/M
Sortie:$1.344/M
Publié: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.
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Usage commercial

Spécifications techniques de qwen3-235b-a22b

SpécificationDétails
ID du modèleqwen3-235b-a22b
Famille du modèleQwen3
ArchitectureMélange d'experts (MoE)
Échelle des paramètres23.5 milliards de paramètres
Atouts principauxProgrammation, mathématiques, raisonnement complexe, applications multimodales
Profil d'inférenceInférence haute performance pour des tâches exigeantes
Meilleurs cas d'utilisationGénération de code avancée, résolution de problèmes mathématiques, flux de travail multimodaux, tâches d'IA d'entreprise complexes

Qu'est-ce que qwen3-235b-a22b ?

qwen3-235b-a22b est le modèle phare de la série Qwen3, conçu pour des charges de travail d'IA avancées nécessitant un raisonnement performant, une inférence efficace et une large couverture de tâches. Construit sur une architecture à mélange d'experts (MoE), il est optimisé pour offrir des performances élevées dans des scénarios complexes tout en conservant une efficacité de déploiement pratique.

Ce modèle convient particulièrement aux utilisateurs qui ont besoin d'une qualité de sortie fiable dans des domaines tels que le développement logiciel, le raisonnement mathématique et les applications multimodales. Que vous construisiez des assistants intelligents, des pipelines d'automatisation, des copilotes de codage ou des outils analytiques, qwen3-235b-a22b se positionne comme un modèle de base polyvalent et puissant pour des environnements de production exigeants.

Principales fonctionnalités de qwen3-235b-a22b

  • Modèle phare Qwen3: qwen3-235b-a22b représente le modèle haut de gamme de la gamme Qwen3, destiné aux scénarios d'inférence les plus exigeants.
  • Architecture à mélange d'experts: Sa conception MoE aide à optimiser les performances et l'efficacité en activant des experts spécialisés en fonction des tâches.
  • Solides capacités en programmation: Idéal pour la génération de code, l'explication de code, la refactorisation, l'assistance au débogage et d'autres flux de travail d'ingénierie logicielle.
  • Raisonnement mathématique avancé: Efficace pour les calculs complexes, le raisonnement symbolique, la résolution de problèmes et les tâches analytiques structurées.
  • Potentiel d'applications multimodales: Conçu pour prendre en charge des cas d'usage avancés impliquant des flux de travail multimodaux et des interactions riches avec l'IA.
  • Inférence haute performance: Conçu pour les tâches où la qualité des réponses et les capacités de calcul sont essentielles.
  • Polyvalence adaptée à la production: S'applique à la recherche, à l'automatisation d'entreprise, aux outils pour développeurs, aux agents intelligents et aux expériences de produit d'IA personnalisées.

Comment accéder à et intégrer qwen3-235b-a22b

Étape 1 : Inscrivez-vous pour obtenir une clé API

Pour commencer à utiliser qwen3-235b-a22b, créez d'abord un compte sur CometAPI et générez votre clé API depuis le tableau de bord. Cette clé est nécessaire pour authentifier toutes les requêtes et accéder en toute sécurité au modèle via la plateforme API.

Étape 2 : Envoyer des requêtes à l'API de qwen3-235b-a22b

Une fois votre clé API obtenue, vous pouvez appeler le point de terminaison de complétions de chat compatible avec OpenAI et spécifier qwen3-235b-a22b comme modèle.

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)

Étape 3 : Récupérer et vérifier les résultats

Après avoir envoyé votre requête, l'API renverra la sortie générée par le modèle dans un format de réponse structuré. Vous pouvez ensuite analyser le contenu renvoyé, l'afficher dans votre application et vérifier que le résultat correspond à la qualité, au format et aux exigences de la tâche attendus avant de le déployer dans des workflows de production.