Apa itu Qwen3-VL-235B-A22B
Qwen3-VL-235B-A22B ialah LLM multimodal berkapasiti tinggi daripada keluarga Qwen (Alibaba). Ia menggabungkan tulang belakang transformer MoE yang besar dengan pengekod penglihatan rentas modal 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, spatial/3D grounding, penjanaan kod multimodal, dan kawalan GUI berasaskan ejen. Keluaran ini merangkumi kedua-dua varian Instruct (dilaraskan untuk tugasan/few-shot bagi mengikuti arahan) dan Thinking (sokongan penaakulan tambahan serta mod “think” dalaman).
Ciri utama (apa yang menjadikan Qwen3-VL-235B-A22B tersendiri)
- Reka bentuk MoE besar dengan kapasiti aktif tinggi: timbunan MoE yang mengaktifkan subset pakar bagi setiap permintaan (≈22B aktif) untuk memberikan lebih banyak pengiraan apabila diperlukan sambil mengawal kos inferens.
- Konteks asli yang sangat panjang (256K) dan boleh diskalakan hingga ~1M: direka untuk dokumen sepanjang buku, video berjam-jam, dan aliran kerja berbilang dokumen tanpa chunking yang agresif.
- Penaakulan visual lanjutan (spatial & temporal): modul Interleaved-MRoPE dan DeepStack untuk penjajaran cap masa serta gabungan imej–teks yang terperinci, membolehkan pertanyaan garis masa video dan 3D grounding.
- OCR & penghuraian dokumen yang dipertingkatkan: sokongan bahasa OCR yang diperluas (diiklankan ~32 bahasa), ketahanan yang lebih kuat terhadap kabur/senget/cahaya malap serta penghuraian struktur dokumen panjang berbilang halaman.
- Ejen visual + automasi GUI: keupayaan ejen yang jelas untuk mengenal pasti elemen GUI, memanggil fungsi atau alat, dan melaksanakan tugasan automasi pada UI PC/mudah alih.
- Pengekodan visual & sintesis program multimodal: boleh menterjemah imej/video/lakaran UI kepada Draw.io/HTML/CSS/JS dan membantu dalam penyahpepijatan UI.
Bagaimana Qwen3-VL-235B-A22B dibandingkan dengan model lain
Di bawah ialah perbandingan peringkat tinggi dengan model semasa; angka dan had diambil daripada halaman awam penyedia/model serta ringkasan aggregator.
- Google Gemini 3 Pro — Gemini menekankan penaakulan multimodal berskala sangat besar dan penggunaan alat berasaskan ejen; Google mengiklankan mod konteks 1M token serta integrasi produk yang mendalam. Gemini diposisikan sebagai peneraju umum dalam multimodaliti berasaskan ejen (closed-source / proprietari), dan sering mengatasi model terbuka yang tersedia secara awam pada sesetengah penanda aras berproduk. Qwen3-VL bersaing secara lebih langsung sebagai alternatif open-weight berkapasiti tinggi yang dioptimumkan untuk OCR, penjajaran garis masa video, dan pertukaran kos MoE.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 ialah satu lagi keluarga model konteks panjang dan penaakulan tinggi; sesetengah varian Grok menyenaraikan tetingkap konteks ~256K dan prestasi pengekodan/matematik yang kukuh. Qwen3-VL dan Grok-4 kedua-duanya menyasarkan penaakulan bentuk panjang; Qwen3-VL dibezakan melalui perkakasan visual/video/OCR yang berat dan 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 spatial/video yang lebih kuat berbanding fokus utama R1 pada penaakulan teks.
Kes penggunaan yang mewakili
- Penghuraian dokumen dan OCR berskala besar — invois panjang berbilang halaman, buku, dokumen sejarah dengan teks berbilang bahasa.
- Pemahaman video & pertanyaan garis masa — merumuskan video rakaman berjam-jam, mencari peristiwa mengikut masa, menjajarkan teks dengan cap masa video.
- Visual question answering & pembantu multimodal — dialog berbilang pusingan imej + teks (sokongan pelanggan dengan tangkapan skrin, nota pengimejan perubatan).
- Automasi GUI / ejen visual — mengesan elemen UI dan menggerakkan aliran PC/mudah alih (automasi, pengujian, ejen bantuan).
- Penjanaan kod multimodal & prototaip UI — menukar mockup / imej kepada rajah HTML/CSS/JS atau Draw.io.
- Penyelidikan & analisis dokumen besar — peringkasan tahap buku, sintesis berbilang dokumen dengan satu konteks tunggal.
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 dahulu. Log masuk ke konsol CometAPI anda. Dapatkan kelayakan akses, iaitu kunci API bagi antara muka tersebut. 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 endpoint “Qwen3-VL-235B-A22B” untuk menghantar permintaan API dan tetapkan request body. Kaedah permintaan dan request body diperoleh daripada dokumen API di laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar daripada akaun anda. base url ialah Chat
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan content—itulah yang akan dijawab oleh model . Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Hasil
Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas diproses, API akan memberikan status tugasan dan data output.