Apakah itu Qwen3-VL-235B-A22B
Qwen3-VL-235B-A22B ialah LLM multimodal berkapasiti tinggi daripada keluarga Qwen (Alibaba). Ia menggabungkan tulang belakang transformer MoE berskala besar dengan pengekod penglihatan rentas-mod serta teknik pengekodan kedudukan/masa baharu untuk mengendalikan input berbilang imej dan video berdurasi panjang, serta melaksanakan tugasan seperti visual question answering (VQA), OCR dokumen panjang, pemetaan spatial/3D, penjanaan kod multimodal, dan kawalan GUI berasaskan agen. Keluaran ini merangkumi varian Instruct (ditala tugasan/few-shot untuk pematuhan arahan) dan Thinking (sokongan penaakulan tambahan dan mod “think” dalaman).
Ciri utama (apa yang membezakan Qwen3-VL-235B-A22B)
- Reka bentuk MoE besar dengan kapasiti aktif tinggi: tindanan MoE yang mengaktifkan subkumpulan pakar bagi setiap permintaan (≈22B aktif) untuk menyediakan pengiraan tambahan apabila diperlukan sambil mengawal kos inferens.
- Konteks asli yang sangat panjang (256K) dan boleh skala hingga ~1M: ditujukan untuk dokumen sepanjang buku, video berdurasi berjam-jam, dan aliran kerja berbilang dokumen tanpa chunking yang agresif.
- Penaakulan visual lanjutan (ruang & masa): modul Interleaved-MRoPE dan DeepStack untuk penjajaran cap masa dan penggabungan imej–teks berbutir halus yang membolehkan pertanyaan garis masa video dan pemetaan 3D.
- OCR & penghurai dokumen yang dipertingkat: sokongan bahasa OCR diperluas (diiklankan ~32 bahasa), keteguhan lebih tinggi terhadap kabur/senget/cahaya malap dan penghurai struktur dokumen panjang berbilang halaman.
- Agen visual + automasi GUI: keupayaan agen eksplisit untuk mengenal pasti elemen GUI, memanggil fungsi atau alat, dan melaksanakan tugas automasi pada UI PC/peranti mudah alih.
- Pengkodan visual & sintesis program multimodal: boleh menterjemah imej/video/lakaran UI kepada Draw.io/HTML/CSS/JS dan membantu dalam penyahpepijatan UI.
Perbandingan Qwen3-VL-235B-A22B dengan model lain
Di bawah ialah perbandingan aras tinggi dengan model sezaman; angka dan had diambil daripada halaman pembekal/model awam dan ringkasan pengagregator.
- Google Gemini 3 Pro — Gemini menekankan penaakulan multimodal yang sangat besar dan penggunaan alat berasaskan agen; Google mengiklankan mod konteks 1M token serta integrasi produk yang mendalam. Gemini diposisikan sebagai peneraju umum dalam multimodaliti berasaskan agen (sumber tertutup/proprietari), dan kerap mengatasi model terbuka yang tersedia umum pada sesetengah penanda aras berorientasikan produk. Qwen3-VL bersaing lebih langsung sebagai alternatif open-weight berkapasiti tinggi yang dioptimumkan untuk OCR, penjajaran garis masa video, dan kompromi kos MoE.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 ialah satu lagi keluarga model berkonteks panjang dan berpenaakulan tinggi; sesetengah varian Grok menyenaraikan tetingkap konteks ~256K dan prestasi pengkodan/matematik yang kukuh. Qwen3-VL dan Grok-4 kedua-duanya menyasarkan penaakulan bentuk panjang; Qwen3-VL membezakan diri melalui peralatan visual/video/OCR yang berat serta penskalaan MoE.
- DeepSeek-R1 / keluarga DeepSeek — DeepSeek R1 menekankan latihan yang cekap dan prestasi penaakulan yang kompetitif pada kos inferens yang lebih rendah; ia sering digunakan sebagai alternatif terbuka untuk tugasan penaakulan/kod. Qwen3-VL menyasarkan keupayaan multimodal dan ruang/video yang lebih kuat berbanding tumpuan utama R1 pada penaakulan teks.
Contoh kes penggunaan
- Penghurai dokumen dan OCR berskala besar — invois panjang berbilang halaman, buku, dokumen sejarah dengan teks berbilang bahasa.
- Pemahaman video & pertanyaan garis masa — meringkaskan berjam-jam video yang dirakam, mencari peristiwa mengikut masa, menyelaraskan teks kepada cap masa video.
- Menjawab soalan visual & pembantu multimodal — dialog imej + teks berbilang pusingan (sokongan pelanggan dengan tangkapan skrin, nota pengimejan perubatan).
- Automasi GUI / agen visual — mengesan elemen UI dan memacu aliran PC/mudah alih (automasi, ujian, agen bantuan).
- Penjanaan kod multimodal & pemprototipan UI — menukar lakaran/imej kepada HTML/CSS/JS atau diagram Draw.io.
- Penyelidikan & analisis dokumen besar — pemeringkasan setaraf buku, sintesis pelbagai dokumen dalam satu konteks.
Cara mengakses API Qwen3 VL-235B-A22B
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke Konsol CometAPI. Dapatkan kunci API kelayakan akses untuk antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Langkah 2: Hantar Permintaan ke API Qwen3 VL-235B-A22B
Pilih titik akhir “Qwen3-VL-235B-A22B” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API di laman web kami. Laman kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. base url ialah Chat
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—ini yang akan dijawab oleh model. Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proseskan respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API memberikan status tugasan dan data output.