ModelHargaPerusahaan
500+ API Model AI, Semua Dalam Satu API. Hanya Di CometAPI
API Model
Pengembang
Mulai CepatDokumentasiDasbor API
Perusahaan
Tentang kamiPerusahaan
Sumber Daya
Model AIBlogCatatan PerubahanDukungan
Syarat dan Ketentuan LayananKebijakan Privasi
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3-vl-235b-a22b
Q

qwen3-vl-235b-a22b

Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Konteks:2M
Keluaran Maksimum:30K
qwen3-vl-235b-a22b adalah model multimodal yang menggabungkan kemampuan generasi teks yang kuat dengan pemahaman visual untuk gambar dan video. Varian Instruct-nya mengoptimalkan kemampuan mengikuti instruksi untuk tugas multimodal umum. Model ini unggul dalam persepsi terhadap kategori dunia nyata/sintetis, grounding spasial 2D/3D, dan pemahaman visual long-form, serta mencapai hasil benchmark multimodal yang kompetitif.
Baru
Penggunaan komersial
Playground
Ikhtisar
Fitur
Harga
API
Versi

Apa itu Qwen3-VL-235B-A22B

Qwen3-VL-235B-A22B adalah LLM multimodal berkapasitas tinggi dari keluarga Qwen (Alibaba). Model ini menggabungkan backbone transformer MoE besar dengan encoder visi lintas-modal serta teknik pengodean posisi/waktu baru untuk menangani input multi-gambar dan video berdurasi panjang, serta melakukan tugas seperti visual question answering (VQA), OCR dokumen panjang, grounding spasial/3D, pembuatan kode multimodal, dan kontrol GUI berbasis agen. Rilis ini mencakup varian Instruct (penyetelan tugas/few-shot untuk mengikuti instruksi) dan Thinking (dukungan penalaran tambahan dan mode “think” internal).

Fitur utama (apa yang membuat Qwen3-VL-235B-A22B khas)

  • Desain MoE besar dengan kapasitas aktif tinggi: tumpukan MoE yang mengaktifkan subset expert per permintaan (≈22B aktif) untuk memberi komputasi lebih saat diperlukan sambil mengendalikan biaya inferensi.
  • Konteks asli sangat panjang (256K) dan dapat diskalakan hingga ~1M: ditujukan untuk dokumen sepanjang buku, berjam-jam video, dan alur kerja multi-dokumen tanpa chunking agresif.
  • Penalaran visual tingkat lanjut (spasial & temporal): modul Interleaved-MRoPE dan DeepStack untuk penyelarasan timestamp dan fusi gambar–teks yang mendetail, memungkinkan kueri lini masa video dan grounding 3D.
  • OCR & penguraian dokumen yang ditingkatkan: dukungan bahasa OCR diperluas (disebutkan ~32 bahasa), ketangguhan lebih baik terhadap blur/kemiringan/cahaya rendah, serta penguraian struktur dokumen panjang multi-halaman.
  • Agen visual + automasi GUI: kemampuan agen eksplisit untuk mengidentifikasi elemen GUI, memanggil fungsi atau alat, dan melakukan tugas automasi pada UI PC/seluler.
  • Pengodean visual & sintesis program multimodal: dapat menerjemahkan gambar/video/sketsa UI ke Draw.io/HTML/CSS/JS dan membantu dalam debug UI.

Bagaimana Qwen3-VL-235B-A22B dibandingkan dengan model lain

Berikut adalah perbandingan tingkat tinggi dengan model sezaman; angka dan kapasitas diambil dari halaman penyedia/model publik dan ringkasan agregator.

  • Google Gemini 3 Pro — Gemini menekankan penalaran multimodal berskala sangat besar dan penggunaan alat berbasis agen; Google mengiklankan mode konteks 1M token dan integrasi produk yang mendalam. Gemini diposisikan sebagai pemimpin umum dalam multimodalitas berbasis agen (closed-source/proprietary), dan sering melampaui model terbuka yang tersedia publik pada beberapa benchmark berorientasi produk. Qwen3-VL bersaing lebih langsung sebagai alternatif bobot terbuka berkapasitas tinggi yang dioptimalkan untuk OCR, penyelarasan lini masa video, dan kompromi biaya MoE.
  • Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 adalah keluarga model konteks panjang dan penalaran tinggi; beberapa varian Grok mencantumkan jendela konteks ~256K dan performa pengodean/matematika yang kuat. Qwen3-VL dan Grok-4 sama-sama menargetkan penalaran bentuk panjang; Qwen3-VL membedakan diri melalui perangkat visual/video/OCR yang lebih kuat dan penskalaan MoE.
  • DeepSeek-R1 / keluarga DeepSeek — DeepSeek R1 menekankan pelatihan efisien dan performa penalaran yang kompetitif dengan biaya inferensi lebih rendah; sering digunakan sebagai alternatif terbuka untuk tugas penalaran/kode. Qwen3-VL menargetkan kemampuan multimodal dan spasial/video yang lebih kuat dibanding fokus utama R1 pada penalaran teks.

Contoh kasus penggunaan

  • Penguraian dokumen dan OCR skala besar — faktur panjang multi-halaman, buku, dokumen sejarah dengan teks multibahasa.
  • Pemahaman video & kueri lini masa — meringkas berjam-jam video rekaman, menemukan peristiwa berdasarkan waktu, menyelaraskan teks dengan timestamp video.
  • Visual question answering & asisten multimodal — dialog multi-gambar + teks (dukungan pelanggan dengan tangkapan layar, catatan pencitraan medis).
  • Automasi GUI / agen visual — mendeteksi elemen UI dan menjalankan alur PC/seluler (automasi, pengujian, agen asistif).
  • Pembuatan kode multimodal & prototyping UI — mengonversi mockup/gambar menjadi HTML/CSS/JS atau diagram Draw.io.
  • Riset & analisis dokumen besar — rangkuman setingkat buku, sintesis multi-dokumen dalam satu konteks.

Cara mengakses API Qwen3 VL-235B-A22B

Langkah 1: Daftar untuk Kunci API

Masuk ke cometapi.com. Jika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan daftar terlebih dahulu. Masuk ke CometAPI console. Dapatkan kredensial akses kunci API antarmuka. Klik “Add Token” pada token API di pusat pribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.

Langkah 2: Kirim Permintaan ke API Qwen3 VL-235B-A22B

Pilih endpoint “Qwen3-VL-235B-A22B” untuk mengirim permintaan API dan atur body permintaan. Metode dan body permintaan diperoleh dari dok API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda. URL dasar adalah Chat

Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke kolom konten—ini yang akan direspons oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

Langkah 3: Ambil dan Verifikasi Hasil

Proses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan. Setelah diproses, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.

Harga untuk qwen3-vl-235b-a22b

Jelajahi harga kompetitif untuk qwen3-vl-235b-a22b, dirancang untuk berbagai anggaran dan kebutuhan penggunaan. Paket fleksibel kami memastikan Anda hanya membayar untuk apa yang Anda gunakan, memudahkan untuk meningkatkan skala seiring berkembangnya kebutuhan Anda. Temukan bagaimana qwen3-vl-235b-a22b dapat meningkatkan proyek Anda sambil menjaga biaya tetap terkendali.
Harga Comet (USD / M Tokens)Harga Resmi (USD / M Tokens)Diskon
Masukan:$0.24/M
Keluaran:$0.96/M
Masukan:$0.3/M
Keluaran:$1.2/M
-20%

Kode contoh dan API untuk qwen3-vl-235b-a22b

Akses kode sampel komprehensif dan sumber daya API untuk qwen3-vl-235b-a22b guna mempermudah proses integrasi Anda. Dokumentasi terperinci kami menyediakan panduan langkah demi langkah, membantu Anda memanfaatkan potensi penuh qwen3-vl-235b-a22b dalam proyek Anda.
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-235b-a22b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

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

Python Code Example

from openai import OpenAI
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com/v1"

client = OpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=COMETAPI_KEY)

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-235b-a22b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"},
    ],
)

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

JavaScript Code Example

import OpenAI from "openai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const api_key = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const base_url = "https://api.cometapi.com/v1";

const openai = new OpenAI({
  apiKey: api_key,
  baseURL: base_url,
});

const completion = await openai.chat.completions.create({
  model: "qwen3-vl-235b-a22b",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Hello!" },
  ],
});

console.log(completion.choices[0].message.content);

Curl Code Example

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-vl-235b-a22b",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Hello!"
      }
    ]
  }'

Versi qwen3-vl-235b-a22b

Alasan qwen3-vl-235b-a22b memiliki beberapa _snapshot_ mungkin mencakup faktor-faktor potensial seperti variasi keluaran setelah pembaruan yang memerlukan _snapshot_ lama untuk konsistensi, memberikan masa transisi bagi pengembang untuk beradaptasi dan bermigrasi, serta _snapshot_ berbeda yang sesuai dengan _endpoint_ global atau regional untuk mengoptimalkan pengalaman pengguna. Untuk perbedaan detail antar versi, silakan merujuk ke dokumentasi resmi.
Nama modeldeskripsi
qwen3-vl-235b-a22bstandar
qwen3-vl-235b-a22b-thinkingversi berpikir