МоделиЦеныПредприятие
500+ API моделей ИИ, всё в одном API. Только в CometAPI
API моделей
Разработчик
Быстрый стартДокументацияПанель управления API
Компания
О насПредприятие
Ресурсы
AI МоделиБлогЖурнал измененийПоддержка
Условия обслуживанияПолитика конфиденциальности
© 2026 CometAPI · All rights reserved
Home/Models/Aliyun/qwen3-vl-235b-a22b
Q

qwen3-vl-235b-a22b

Ввод:$0.24/M
Вывод:$0.96/M
Контекст:2M
Максимальный вывод:30K
qwen3-vl-235b-a22b — мультимодальная модель, объединяющая мощную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Её вариант Instruct оптимизирует выполнение инструкций для общих мультимодальных задач. Она особенно сильна в восприятии категорий реального мира и синтетических, 2D/3D пространственной привязке и длинноформатном визуальном понимании, достигая конкурентных результатов на мультимодальных бенчмарках.
Новый
Коммерческое использование
Playground
Обзор
Функции
Цены
API
Версии

Что такое Qwen3-VL-235B-A22B

Qwen3-VL-235B-A22B — это высокоемкая мультимодальная LLM из семейства Qwen (Alibaba). Она сочетает крупную MoE-трансформерную основу с кросс-модальными визуальными энкодерами и новыми методами позиционного/временного кодирования, чтобы обрабатывать входы из нескольких изображений и видео большой длительности, а также выполнять такие задачи, как визуальный ответ на вопросы (VQA), OCR длинных документов, пространственное/3D-заземление, мультимодальная генерация кода и агентное управление GUI. Релиз включает варианты Instruct (настроен на выполнение инструкций и few-shot задач) и Thinking (дополнительная поддержка рассуждений и внутренний режим «think»).

Основные особенности (что делает Qwen3-VL-235B-A22B отличительным)

  • Крупная MoE-архитектура с высокой активной емкостью: стек MoE, который активирует подмножество экспертов для каждого запроса (≈22B активных параметров), чтобы при необходимости давать больше вычислительной мощности при контролируемой стоимости инференса.
  • Очень длинный нативный контекст (256K) с масштабированием до ~1M: предназначен для документов объема книги, многочасового видео и рабочих процессов с несколькими документами без агрессивного чанкинга.
  • Продвинутое визуальное рассуждение (пространственное и временное): модули Interleaved-MRoPE и DeepStack для выравнивания по временным меткам и тонкой интеграции изображение–текст, что позволяет выполнять запросы по видеохронологии и 3D-заземление.
  • Улучшенный OCR и разбор документов: расширенная поддержка языков OCR (заявлено ~32 языка), более высокая устойчивость к размытию/наклону/слабому освещению и разбору длинной многостраничной структуры документов.
  • Визуальный агент + автоматизация GUI: явные агентные возможности для идентификации элементов GUI, вызова функций или инструментов и выполнения задач автоматизации в интерфейсах PC/mobile.
  • Визуальное программирование и мультимодальный синтез программ: может преобразовывать изображения/видео/UI-эскизы в Draw.io/HTML/CSS/JS и помогать в отладке UI.

Как Qwen3-VL-235B-A22B сравнивается с другими моделями

Ниже приведены сравнения на высоком уровне с современными аналогами; цифры и лимиты взяты из публичных страниц провайдеров/моделей и обзоров агрегаторов.

  • Google Gemini 3 Pro — Gemini делает акцент на очень масштабном мультимодальном рассуждении и агентном использовании инструментов; Google заявляет режимы контекста 1M token и глубокие интеграции с продуктами. Gemini позиционируется как один из лидеров в агентной мультимодальности общего назначения (closed-source / proprietary) и часто превосходит публично доступные открытые модели на части продуктовых бенчмарков. Qwen3-VL конкурирует более напрямую как высокоемкая альтернатива с открытыми весами, оптимизированная для OCR, выравнивания видеохронологии и компромиссов стоимости MoE.
  • Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4 — это еще одно семейство моделей с длинным контекстом и сильными способностями к рассуждению; для некоторых вариантов Grok указаны окна контекста ~256K и высокая производительность в кодинге/математике. Qwen3-VL и Grok-4 обе ориентированы на длинноформатное рассуждение; Qwen3-VL отличается более мощным инструментарием для визуальных задач/видео/OCR и масштабированием через MoE.
  • DeepSeek-R1 / семейство DeepSeek — DeepSeek R1 делает акцент на эффективном обучении и конкурентоспособном качестве рассуждений при более низкой стоимости инференса; его часто используют как открытую альтернативу для задач рассуждения/кода. Qwen3-VL нацелен на более сильные мультимодальные и пространственные/видеовозможности по сравнению с основным фокусом R1 на текстовом рассуждении.

Типичные сценарии использования

  • Разбор документов и крупномасштабный OCR — длинные многостраничные счета, книги, исторические документы с многоязычным текстом.
  • Понимание видео и запросы по временной шкале — суммаризация многочасовых записей видео, поиск событий по времени, привязка текста к временным меткам видео.
  • Визуальный ответ на вопросы и мультимодальные ассистенты — многошаговые диалоги изображение + текст (поддержка клиентов со скриншотами, заметки по медицинской визуализации).
  • Автоматизация GUI / визуальные агенты — обнаружение элементов UI и управление потоками на PC/mobile (автоматизация, тестирование, ассистивные агенты).
  • Мультимодальная генерация кода и прототипирование UI — преобразование макетов / изображений в HTML/CSS/JS или диаграммы Draw.io.
  • Исследования и анализ больших документов — суммаризация на уровне книги, синтез по нескольким документам в рамках одного контекста.

Как получить доступ к API Qwen3 VL-235B-A22B

Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения API-ключа

Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, пожалуйста, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите учетные данные доступа — API key интерфейса. В личном кабинете в разделе API token нажмите “Add Token”, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте его.

Шаг 2: Отправьте запросы к API Qwen3 VL-235B-A22B

Выберите endpoint “Qwen3-VL-235B-A22B” для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса можно получить из API-документации на нашем сайте. Наш сайт также предоставляет тестирование в Apifox для вашего удобства. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш реальный ключ CometAPI из вашей учетной записи. base url: Chat

Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на это модель ответит. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получите и проверьте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

Цены для qwen3-vl-235b-a22b

Изучите конкурентоспособные цены на qwen3-vl-235b-a22b, разработанные для различных бюджетов и потребностей использования. Наши гибкие планы гарантируют, что вы платите только за то, что используете, что упрощает масштабирование по мере роста ваших требований. Узнайте, как qwen3-vl-235b-a22b может улучшить ваши проекты, сохраняя при этом управляемые расходы.
Цена Comet (USD / M Tokens)Официальная цена (USD / M Tokens)Скидка
Ввод:$0.24/M
Вывод:$0.96/M
Ввод:$0.3/M
Вывод:$1.2/M
-20%

Пример кода и API для qwen3-vl-235b-a22b

Получите доступ к исчерпывающим примерам кода и ресурсам API для qwen3-vl-235b-a22b, чтобы упростить процесс интеграции. Наша подробная документация предоставляет пошаговые инструкции, помогая вам использовать весь потенциал qwen3-vl-235b-a22b в ваших проектах.
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!"
      }
    ]
  }'

Версии qwen3-vl-235b-a22b

Причина наличия нескольких снимков qwen3-vl-235b-a22b может включать такие потенциальные факторы, как: изменения в выходных данных после обновлений, требующие сохранения старых снимков для обеспечения согласованности; предоставление разработчикам переходного периода для адаптации и миграции; а также наличие разных снимков, соответствующих глобальным или региональным конечным точкам для оптимизации пользовательского опыта. Для получения подробной информации о различиях между версиями обратитесь к официальной документации.
Название моделиописание
qwen3-vl-235b-a22bстандартная версия
qwen3-vl-235b-a22b-thinkingверсия с рассуждением