GPT-5.6 Series is now live on CometAPI →
Q

qwen3-235b-a22b

Ввод:$0.336/M
Вывод:$1.344/M
Дата выпуска: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.
Новый
Коммерческое использование

Технические характеристики qwen3-235b-a22b

ХарактеристикаПодробности
Идентификатор моделиqwen3-235b-a22b
Семейство моделейQwen3
АрхитектураСмесь экспертов (MoE)
Масштаб параметров23.5 миллиарда параметров
Основные сильные стороныПрограммирование, математика, сложные рассуждения, мультимодальные приложения
Профиль инференсаВысокопроизводительный инференс для требовательных задач
Лучшие сценарии использованияПродвинутая генерация кода, решение математических задач, мультимодальные рабочие процессы, сложные корпоративные задачи ИИ

Что такое qwen3-235b-a22b?

qwen3-235b-a22b — флагманская модель серии Qwen3, предназначенная для продвинутых рабочих нагрузок ИИ, требующих сильных возможностей рассуждения, эффективного инференса и широкого охвата задач. Построенная на архитектуре смеси экспертов (MoE), она оптимизирована для высокой производительности в сложных сценариях при сохранении практической эффективности развертывания.

Эта модель особенно подходит пользователям, которым требуется надежное качество результатов в таких областях, как разработка ПО, математическое рассуждение и мультимодальные приложения. Независимо от того, создаете ли вы интеллектуальных ассистентов, конвейеры автоматизации, помощников по программированию или аналитические инструменты, qwen3-235b-a22b позиционируется как мощная базовая модель общего назначения для требовательных производственных сред.

Основные возможности qwen3-235b-a22b

  • Флагманская модель Qwen3: qwen3-235b-a22b представляет модель высшего уровня в линейке Qwen3, предназначенную для самых сложных сценариев инференса.
  • Архитектура смеси экспертов: Дизайн MoE помогает оптимизировать производительность и эффективность, активируя специализированные экспертные пути для разных задач.
  • Сильные возможности в программировании: Хорошо подходит для генерации кода, объяснения кода, рефакторинга, поддержки отладки и других рабочих процессов разработки ПО.
  • Продвинутое математическое рассуждение: Эффективна для сложных вычислений, символического рассуждения, решения задач и структурированных аналитических задач.
  • Потенциал для мультимодальных приложений: Предназначена для поддержки продвинутых кейсов, включающих мультимодальные рабочие процессы и насыщенные взаимодействия ИИ.
  • Высокопроизводительный инференс: Создана для задач, где критичны качество ответа и вычислительные возможности.
  • Универсальность для производственной эксплуатации: Может применяться в исследованиях, корпоративной автоматизации, инструментах разработчика, интеллектуальных агентах и настраиваемых продуктах ИИ.

Как получить доступ и интегрировать qwen3-235b-a22b

Шаг 1. Зарегистрируйтесь и получите ключ API

Чтобы начать использовать qwen3-235b-a22b, сначала создайте учетную запись в CometAPI и сгенерируйте ключ API в панели управления. Этот ключ необходим для аутентификации всех запросов и безопасного доступа к модели через платформу API.

Шаг 2. Отправляйте запросы к API qwen3-235b-a22b

Получив ключ API, вы можете вызывать совместимую с OpenAI конечную точку chat completions и указывать qwen3-235b-a22b в качестве модели.

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)

Шаг 3. Получение и проверка результатов

После отправки запроса API вернет сгенерированный моделью результат в структурированном формате ответа. Затем вы можете разобрать полученный контент, отобразить его в своем приложении и убедиться, что результат соответствует ожидаемому качеству, формату и требованиям задачи, прежде чем внедрять его в производственные процессы.