GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →
Q

qwen3-235b-a22b

Wejście:$0.336/M
Wyjście:$1.344/M
Wydano:Oct 1, 2025
Qwen3-235B-A22B is the flagship model of the Qwen3 series, with 23.5 billion parameters, using a Mixture of Experts (MoE) architecture. - Particularly suitable for complex tasks requiring high-performance Inference, such as coding, mathematics, and Multimodal applications.
Nowy
Użycie komercyjne

Specyfikacja techniczna qwen3-235b-a22b

SpecyfikacjaSzczegóły
Model IDqwen3-235b-a22b
Rodzina modeluQwen3
ArchitekturaMixture of Experts (MoE)
Skala parametrów23.5 miliarda parametrów
Główne mocne stronyProgramowanie, matematyka, złożone rozumowanie, aplikacje multimodalne
Profil inferencjiInferencja o wysokiej wydajności dla wymagających zadań
Najlepsze przypadki użyciaZaawansowane generowanie kodu, rozwiązywanie problemów matematycznych, przepływy pracy multimodalne, złożone zadania AI w przedsiębiorstwach

Czym jest qwen3-235b-a22b?

qwen3-235b-a22b to flagowy model z serii Qwen3, zaprojektowany do zaawansowanych obciążeń AI, które wymagają silnego rozumowania, wydajnej inferencji i szerokiego pokrycia zadań. Zbudowany w oparciu o architekturę Mixture of Experts (MoE), jest zoptymalizowany pod kątem wysokiej wydajności w złożonych scenariuszach przy zachowaniu praktycznej efektywności wdrożeniowej.

Model ten jest szczególnie odpowiedni dla użytkowników, którzy potrzebują niezawodnej jakości wyników w obszarach takich jak tworzenie oprogramowania, wnioskowanie matematyczne i aplikacje multimodalne. Niezależnie od tego, czy tworzysz inteligentnych asystentów, potoki automatyzacji, copiloty do kodowania czy narzędzia analityczne, qwen3-235b-a22b jest pozycjonowany jako potężny, uniwersalny model bazowy do wymagających środowisk produkcyjnych.

Najważniejsze cechy qwen3-235b-a22b

  • Flagowy model Qwen3: qwen3-235b-a22b reprezentuje najwyższej klasy model w linii Qwen3, przeznaczony do najbardziej wymagających scenariuszy inferencji.
  • Architektura Mixture of Experts: Konstrukcja MoE pomaga optymalizować wydajność i efektywność poprzez aktywowanie wyspecjalizowanych ścieżek ekspertów dla różnych zadań.
  • Silne możliwości w zakresie programowania: Doskonale nadaje się do generowania kodu, wyjaśniania kodu, refaktoryzacji, wsparcia debugowania i innych procesów inżynierii oprogramowania.
  • Zaawansowane wnioskowanie matematyczne: Skuteczny w złożonych obliczeniach, rozumowaniu symbolicznym, rozwiązywaniu problemów i ustrukturyzowanych zadaniach analitycznych.
  • Potencjał zastosowań multimodalnych: Zaprojektowany z myślą o zaawansowanych przypadkach użycia obejmujących przepływy pracy multimodalne i bogate interakcje z AI.
  • Inferencja o wysokiej wydajności: Zbudowany do zadań, w których kluczowa jest jakość odpowiedzi i możliwości obliczeniowe.
  • Wszechstronność przyjazna produkcji: Może być stosowany w badaniach, automatyzacji przedsiębiorstw, narzędziach deweloperskich, inteligentnych agentach i niestandardowych doświadczeniach produktowych AI.

Jak uzyskać dostęp i zintegrować qwen3-235b-a22b

Krok 1: Zarejestruj się, aby uzyskać klucz API

Aby rozpocząć korzystanie z qwen3-235b-a22b, najpierw utwórz konto w CometAPI i wygeneruj klucz API w panelu. Klucz jest wymagany do uwierzytelniania wszystkich żądań i bezpiecznego dostępu do modelu poprzez platformę API.

Krok 2: Wysyłanie żądań do interfejsu API qwen3-235b-a22b

Gdy masz klucz API, możesz wywołać zgodny z OpenAI punkt końcowy chat completions i wskazać qwen3-235b-a22b jako model.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen3-235b-a22b",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a Python function that checks whether a number is prime."
      }
    ]
  }'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_API_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-235b-a22b",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a Python function that checks whether a number is prime."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Krok 3: Pobierz i zweryfikuj wyniki

Po wysłaniu żądania interfejs API zwróci wygenerowany przez model wynik w ustrukturyzowanym formacie odpowiedzi. Następnie możesz sparsować zwróconą treść, wyświetlić ją w swojej aplikacji i zweryfikować, czy rezultat odpowiada oczekiwanej jakości, formatowi i wymaganiom zadania przed wdrożeniem go do produkcyjnych przepływów pracy.