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 pakar per permintaan (≈22B aktif) untuk memberi komputasi lebih saat dibutuhkan sambil mengendalikan biaya inferensi.
- Konteks native sangat panjang (256K) dan dapat diskalakan hingga ~1M: ditujukan untuk dokumen setebal buku, video berjam-jam, 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 tingkat halus yang memungkinkan kueri garis waktu video dan grounding 3D.
- Peningkatan OCR & parsing dokumen: dukungan bahasa OCR yang diperluas (diklaim ~32 bahasa), ketahanan lebih kuat terhadap blur/kemiringan/cahaya redup serta parsing struktur dokumen panjang dan multi-halaman.
- Agen visual + otomasi GUI: kemampuan agen eksplisit untuk mengidentifikasi elemen GUI, memanggil fungsi atau alat, dan menjalankan tugas otomasi pada UI PC/seluler.
- Pengodean visual & sintesis program multimodal: dapat menerjemahkan gambar/video/sketsa UI menjadi Draw.io/HTML/CSS/JS dan membantu debugging UI.
Perbandingan Qwen3-VL-235B-A22B dengan model lain
Di bawah ini adalah perbandingan tingkat tinggi dengan model kontemporer; 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 memasarkan 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 tolok ukur terproduk. Qwen3-VL bersaing lebih langsung sebagai alternatif open-weight berkapasitas tinggi yang dioptimalkan untuk OCR, penyelarasan garis waktu video, dan kompromi biaya MoE.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 adalah keluarga model konteks panjang dengan penalaran tinggi; beberapa varian Grok mencantumkan jendela konteks ~256K dan kinerja pengkodean/matematika yang kuat. Qwen3-VL dan Grok-4 sama-sama menargetkan penalaran panjang; Qwen3-VL membedakan diri melalui peralatan visual/video/OCR yang berat dan penskalaan MoE.
- DeepSeek-R1 / keluarga DeepSeek — DeepSeek R1 menekankan pelatihan efisien dan kinerja penalaran yang kompetitif dengan biaya inferensi lebih rendah; sering digunakan sebagai alternatif terbuka untuk tugas penalaran/kode. Qwen3-VL menargetkan kemampuan multimodal serta spasial/video yang lebih kuat dibanding fokus utama R1 pada penalaran teks.
Contoh kasus representatif
- Parsing dokumen dan OCR skala besar — faktur panjang multi-halaman, buku, dokumen sejarah dengan teks multibahasa.
- Pemahaman video & kueri garis waktu — merangkum berjam-jam video rekaman, menemukan peristiwa menurut waktu, menyelaraskan teks ke timestamp video.
- Tanya jawab visual & asisten multimodal — dialog multi-giliran gambar + teks (dukungan pelanggan dengan tangkapan layar, catatan pencitraan medis).
- Otomasi GUI / agen visual — mendeteksi elemen UI dan menggerakkan alur PC/seluler (otomasi, pengujian, agen asistif).
- Pembuatan kode multimodal & pembuatan prototipe UI — mengonversi mockup/gambar menjadi HTML/CSS/JS atau diagram Draw.io.
- Riset & analisis dokumen besar — peringkasan 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, 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 lalu kirim.
Langkah 2: Kirim Permintaan ke API Qwen3 VL-235B-A22B
Pilih endpoint “Qwen3-VL-235B-A22B” untuk mengirim permintaan API dan atur request body. Metode permintaan dan request body diperoleh dari dokumen API di situs kami. Situs kami juga menyediakan pengujian Apifox untuk kenyamanan Anda. Ganti <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI aktual dari akun Anda. base url is Chat
Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom content—itulah 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 pemrosesan, API merespons dengan status tugas dan data keluaran.