ModellerPriserBedrift
500+ AI-modell API, Alt I Én API. Bare I CometAPI
Modeller API
Utvikler
HurtigstartDokumentasjonAPI Dashbord
Selskap
Om ossBedrift
Ressurser
AI-modellerBloggEndringsloggStøtte
TjenestevilkårPersonvernerklæring
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3-vl-235b-a22b
Q

qwen3-vl-235b-a22b

Inndata:$0.24/M
Utdata:$0.96/M
Kontekst:2M
Maks utdata:30K
qwen3-vl-235b-a22b er en multimodal modell som kombinerer sterk tekstgenerering med visuell forståelse av bilder og videoer. Dens Instruct-variant optimaliserer evnen til å følge instruksjoner for generelle multimodale oppgaver. Den utmerker seg i persepsjon av virkelige og syntetiske kategorier, 2D/3D romlig forankring og forståelse av lange visuelle sekvenser, og oppnår konkurransedyktige resultater på multimodale benchmarker.
Ny
Kommersiell bruk
Playground
Oversikt
Funksjoner
Priser
API
Versjoner

Hva er Qwen3-VL-235B-A22B

Qwen3-VL-235B-A22B er en multimodal LLM med høy kapasitet fra Qwen-familien (Alibaba). Den kombinerer en stor MoE-transformer-ryggrad med kryssmodale visjonsenkodere og nye teknikker for posisjons-/tidskoding for å håndtere flerbilde- og videoinndata med lang varighet, og for å utføre oppgaver som visuell spørsmålsbesvarelse (VQA), OCR for lange dokumenter, romlig/3D-forankring, multimodal kodegenerering og agentisk GUI-styring. Utgivelsen inkluderer både Instruct-varianter (oppgave-/few-shot-justert for å følge instruksjoner) og Thinking-varianter (ekstra støtte for resonnering og intern «think»-modus).

Hovedfunksjoner (hva som gjør Qwen3-VL-235B-A22B særpreget)

  • Stor MoE-design med høy aktiv kapasitet: en MoE-stabel som aktiverer en delmengde eksperter per forespørsel (≈22B aktive) for å gi mer beregning ved behov samtidig som inferenskostnaden holdes under kontroll.
  • Svært lang naturlig kontekst (256K) og skalerbar til ~1M: beregnet for dokumenter i boklengde, timer med video og arbeidsflyter med flere dokumenter uten aggressiv chunking.
  • Avansert visuell resonnering (romlig og tidsmessig): Interleaved-MRoPE- og DeepStack-moduler for tidsstempeljustering og finmasket bilde–tekst-fusjon som muliggjør videoforespørsler langs tidslinjen og 3D-forankring.
  • Forbedret OCR og dokumentparsing: utvidet støtte for OCR-språk (oppgitt til ~32 språk), sterkere robusthet mot uskarphet/skjevhet/svakt lys og parsing av lange dokumentstrukturer over flere sider.
  • Visuell agent + GUI-automatisering: eksplisitte agentegenskaper for å identifisere GUI-elementer, kalle funksjoner eller verktøy og utføre automatiseringsoppgaver på PC-/mobilgrensesnitt.
  • Visuell koding og multimodal programsyntese: kan oversette bilder/video/UI-skisser til Draw.io/HTML/CSS/JS og hjelpe med feilsøking av UI.

Hvordan Qwen3-VL-235B-A22B sammenlignes med andre modeller

Nedenfor er overordnede sammenligninger med samtidige modeller; tall og grenser er hentet fra offentlige leverandør-/modellsider og aggregatorartikler.

  • Google Gemini 3 Pro — Gemini legger vekt på multimodal resonnering i svært stor skala og agentisk verktøybruk; Google oppgir kontekstmoduser på 1M token og dype produktintegrasjoner. Gemini er posisjonert som en generell leder innen agentisk multimodalitet (lukket kildekode / proprietær), og overgår ofte offentlig tilgjengelige åpne modeller på enkelte produktiserte benchmarker. Qwen3-VL konkurrerer mer direkte som et åpent alternativ med høy kapasitet, optimalisert for OCR, justering mot videotidslinjer og MoE-avveininger for kostnad.
  • Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 er en annen modellfamilie med lang kontekst og høy resonneringsevne; noen Grok-varianter oppgir kontekstvinduer på ~256K og sterk ytelse innen koding/matematikk. Qwen3-VL og Grok-4 retter seg begge mot resonnering i langform; Qwen3-VL skiller seg ut gjennom omfattende verktøystøtte for visuelt/video/OCR og MoE-skalering.
  • DeepSeek-R1 / DeepSeek-familien — DeepSeek R1 vektlegger effektiv trening og konkurransedyktig resonneringsytelse til lavere inferenskostnad; den brukes ofte som et åpent alternativ for resonnerings-/kodeoppgaver. Qwen3-VL retter seg mot sterkere multimodale og romlige/video-egenskaper enn R1s primære fokus på tekstresonnering.

Representative bruksområder

  • Dokumentparsing og OCR i stor skala — lange fakturaer over flere sider, bøker, historiske dokumenter med flerspråklig tekst.
  • Videoforståelse og tidslinjeforespørsler — oppsummere timer med opptatt video, finne hendelser etter tidspunkt, justere tekst mot videotidsstempler.
  • Visuell spørsmålsbesvarelse og multimodale assistenter — flerrunders dialoger med bilde + tekst (kundestøtte med skjermbilder, notater fra medisinsk bildebehandling).
  • GUI-automatisering / visuelle agenter — oppdage UI-elementer og styre PC-/mobilflyter (automatisering, testing, hjelpeteknologiske agenter).
  • Multimodal kodegenerering og UI-prototyping — konvertere mockups / bilder til HTML/CSS/JS eller Draw.io-diagrammer.
  • Forskning og analyse av store dokumenter — oppsummering på boknivå, syntese av flere dokumenter med én enkelt kontekst.

Hvordan få tilgang til Qwen3 VL-235B-A22B API

Trinn 1: Registrer deg for API-nøkkel

Logg inn på cometapi.com. Hvis du ikke er bruker hos oss ennå, vennligst registrer deg først. Logg inn på CometAPI-konsollen. Hent tilgangslegitimasjonen API-nøkkel for grensesnittet. Klikk på «Add Token» under API-token i det personlige senteret, hent token-nøkkelen: sk-xxxxx og send inn.

Trinn 2: Send forespørsler til Qwen3 VL-235B-A22B API

Velg endepunktet «Qwen3-VL-235B-A22B» for å sende API-forespørselen og angi forespørselskroppen. Forespørselsmetoden og forespørselskroppen finnes i API-dokumentasjonen på nettstedet vårt. Nettstedet vårt tilbyr også Apifox-test for din bekvemmelighet. Erstatt <YOUR_API_KEY> med din faktiske CometAPI-nøkkel fra kontoen din. Base-URL er Chat

Sett inn spørsmålet eller forespørselen din i content-feltet — dette er det modellen vil svare på. Behandle API-svaret for å hente det genererte svaret.

Trinn 3: Hent og verifiser resultater

Behandle API-svaret for å hente det genererte svaret. Etter behandling svarer API-et med oppgavestatus og utdata.

Priser for qwen3-vl-235b-a22b

Utforsk konkurransedyktige priser for qwen3-vl-235b-a22b, designet for å passe ulike budsjetter og bruksbehov. Våre fleksible planer sikrer at du bare betaler for det du bruker, noe som gjør det enkelt å skalere etter hvert som kravene dine vokser. Oppdag hvordan qwen3-vl-235b-a22b kan forbedre prosjektene dine samtidig som kostnadene holdes håndterbare.
Komet-pris (USD / M Tokens)Offisiell pris (USD / M Tokens)Rabatt
Inndata:$0.24/M
Utdata:$0.96/M
Inndata:$0.3/M
Utdata:$1.2/M
-20%

Eksempelkode og API for qwen3-vl-235b-a22b

Få tilgang til omfattende eksempelkode og API-ressurser for qwen3-vl-235b-a22b for å effektivisere integreringsprosessen din. Vår detaljerte dokumentasjon gir trinn-for-trinn-veiledning som hjelper deg med å utnytte det fulle potensialet til qwen3-vl-235b-a22b i prosjektene dine.
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!"
      }
    ]
  }'

Versjoner av qwen3-vl-235b-a22b

Grunnen til at qwen3-vl-235b-a22b har flere øyeblikksbilder kan inkludere potensielle faktorer som variasjoner i utdata etter oppdateringer som krever eldre øyeblikksbilder for konsistens, å gi utviklere en overgangsperiode for tilpasning og migrering, og ulike øyeblikksbilder som tilsvarer globale eller regionale endepunkter for å optimalisere brukeropplevelsen. For detaljerte forskjeller mellom versjoner, vennligst se den offisielle dokumentasjonen.
Modellnavnbeskrivelse
qwen3-vl-235b-a22bstandard
qwen3-vl-235b-a22b-thinkingtenkende versjon