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Q

qwen3-vl-235b-a22b

입력:$0.24/M
출력:$0.96/M
맥락:2M
최대 출력:30K
qwen3-vl-235b-a22b는 이미지와 비디오에 대한 시각적 이해와 강력한 텍스트 생성 능력을 통합한 멀티모달 모델입니다. 이 모델의 Instruct 버전은 범용 멀티모달 작업에서 지시 따르기 능력을 최적화합니다. 실세계/합성 범주 인지, 2D/3D 공간 그라운딩, 장편 시각 콘텐츠 이해에 뛰어나며, 경쟁력 있는 멀티모달 벤치마크 성과를 달성합니다.
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상업적 사용
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개요
기능
가격
API
버전

Qwen3-VL-235B-A22B란 무엇인가

Qwen3-VL-235B-A22B는 Qwen(Alibaba) 계열의 고용량 멀티모달 LLM입니다. 대형 MoE 트랜스포머 백본에 교차 모달 비전 인코더와 새로운 위치/시간 인코딩 기법을 결합해 다중 이미지와 장시간 비디오 입력을 처리하고, 시각적 질의응답(VQA), 장문 문서 OCR, 공간/3D 그라운딩, 멀티모달 코드 생성, 에이전트 기반 GUI 제어와 같은 작업을 수행합니다. 이번 릴리스에는 Instruct(지시 따르기에 맞춘 작업/few-shot 튜닝)와 Thinking(추가적 추론 지원과 내부 “think” 모드) 변형이 포함됩니다.

주요 기능(Qwen3-VL-235B-A22B의 차별점)

  • 높은 활성 용량의 대규모 MoE 설계: 요청마다 일부 전문가를 활성화하는 MoE 스택(활성 ≈22B)으로, 필요한 경우 더 많은 연산을 제공하면서 추론 비용을 통제합니다.
  • 매우 긴 기본 컨텍스트(256K)와 ~1M까지 확장 가능: 책 분량의 문서, 여러 시간 분량의 비디오, 적극적인 청킹 없이도 멀티 문서 워크플로를 처리하도록 설계되었습니다.
  • 고급 시각 추론(공간 & 시간): Interleaved-MRoPE와 DeepStack 모듈을 통해 타임스탬프 정렬과 정교한 이미지–텍스트 융합을 구현하여 비디오 타임라인 질의와 3D 그라운딩을 가능하게 합니다.
  • 향상된 OCR 및 문서 파싱: OCR 언어 지원 확대(공개 표기 기준 약 ~32개 언어), 블러/기울기/저조도에 대한 강인성 강화, 장문의 다중 페이지 문서 구조 파싱 개선.
  • 비주얼 에이전트 + GUI 자동화: GUI 요소 식별, 함수나 도구 호출, PC/모바일 UI에서의 자동화 작업 수행 등 명시적 에이전트 기능을 제공합니다.
  • 비주얼 코딩 및 멀티모달 프로그램 합성: 이미지/비디오/UI 스케치를 Draw.io/HTML/CSS/JS로 변환하고 UI 디버깅을 보조할 수 있습니다.

Qwen3-VL-235B-A22B와 기타模型 비교

아래는 동시대 모델과의 고수준 비교이며, 수치와 설명은 공개된 제공자/모델 페이지와 집계 글을 참조했습니다.

  • Google Gemini 3 Pro — Gemini는 매우 큰 멀티모달 추론과 에이전트형 도구 사용에 중점을 둡니다; Google은 1M 토큰 컨텍스트 모드와 강한 제품 통합을 홍보합니다. Gemini는 에이전트형 멀티모달리티 분야의 일반적 선두주자로(클로즈드 소스/프로프라이어터리) 포지셔닝되며, 일부 제품화된 벤치마크에서 공개된 오픈 모델을 능가하는 경우가 많습니다. Qwen3-VL은 OCR, 비디오 타임라인 정렬, MoE 비용 절충에 최적화된 고용량 오픈 웨이트 대안으로 보다 직접적으로 경쟁합니다.
  • Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4는 또 다른 장문 컨텍스트, 고추론 모델 계열로서 일부 변형은 ~256K 컨텍스트 윈도우와 강력한 코딩/수학 성능을 표기합니다. Qwen3-VL과 Grok-4는 모두 장문 추론을 겨냥하며, Qwen3-VL은 비전/비디오/OCR 도구와 MoE 스케일링으로 차별화합니다.
  • DeepSeek-R1 / DeepSeek family — DeepSeek R1은 효율적 학습과 낮은 추론 비용 대비 경쟁력 있는 추론 성능을 강조하며, 추론/코드 작업을 위한 오픈 대안으로 자주 사용됩니다. Qwen3-VL은 R1이 주로 초점을 맞춘 텍스트 추론보다 더 강한 멀티모달 및 공간/비디오 역량을 목표로 합니다.

대표적인 사용 사례

  • 문서 파싱 및 대규모 OCR — 길고 다중 페이지인 송장, 서적, 다국어 텍스트를 포함한 역사 문서.
  • 비디오 이해 및 타임라인 질의 — 수시간 분량의 녹화 비디오 요약, 시간 기준 이벤트 탐색, 텍스트–비디오 타임스탬프 정렬.
  • 시각적 질의응답 및 멀티모달 어시스턴트 — 이미지 + 텍스트의 다중 턴 대화(스크린샷이 포함된 고객 지원, 의료 영상 노트 등).
  • GUI 자동화/비주얼 에이전트 — UI 요소 감지 및 PC/모바일 플로우 제어(자동화, 테스트, 보조 에이전트).
  • 멀티モ달 코드 생성 및 UI 프로토타이핑 — 목업/이미지를 HTML/CSS/JS 또는 Draw.io 다이어그램으로 변환.
  • 리서치 & 대형 문서 분석 — 서적 수준의 요약, 단일 컨텍스트에서의 다문서 종합.

Qwen3 VL-235B-A22B API에 액세스하는 방법

Step 1: Sign Up for API Key

cometapi.com에 로그인하세요. 아직 사용자라면 먼저 회원가입을 완료하세요. CometAPI 콘솔에 로그인합니다. 인터페이스의 액세스 자격 API 키를 받습니다. 개인센터의 API 토큰에서 “Add Token”을 클릭하여 토큰 키 sk-xxxxx를 발급받아 제출합니다.

Step 2: Send Requests to Qwen3 VL-235B-A22B API

“Qwen3-VL-235B-A22B” 엔드포인트를 선택해 API 요청을 보내고 요청 본문을 설정하세요. 요청 메서드와 요청 본문은 당사 웹사이트의 API 문서에서 확인할 수 있습니다. 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다. 계정의 실제 CometAPI 키로 <YOUR_API_KEY>를 교체하세요. base url은 Chat입니다.

질문이나 요청을 content 필드에 삽입하세요—모델이 이에 응답합니다. API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻으세요.

Step 3: Retrieve and Verify Results

API 응답을 처리해 생성된 답변을 얻습니다. 처리 후, API는 작업 상태와 출력 데이터를 반환합니다.

qwen3-vl-235b-a22b 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
코멧 가격 (USD / M Tokens)공식 가격 (USD / M Tokens)할인
입력:$0.24/M
출력:$0.96/M
입력:$0.3/M
출력:$1.2/M
-20%

qwen3-vl-235b-a22b의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
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!"
      }
    ]
  }'

qwen3-vl-235b-a22b의 버전

qwen3-vl-235b-a22b에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.
모델명설명
qwen3-vl-235b-a22b표준
qwen3-vl-235b-a22b-thinkingThinking 버전