Qwen3-VL-235B-A22B nedir
Qwen3-VL-235B-A22B, Qwen (Alibaba) ailesinden yüksek kapasiteli çok modlu bir LLM’dir. Çok büyük bir MoE transformer omurgasını çapraz-modal görsel kodlayıcılar ve yeni pozisyonel/zaman kodlama teknikleriyle birleştirerek çoklu görüntü ve uzun süreli video girdilerini işler; görsel soru yanıtlama (VQA), uzun-belge OCR, uzamsal/3B bağlama, çok modlu kod üretimi ve ajan tabanlı GUI kontrolü gibi görevleri gerçekleştirir. Sürümde hem Instruct (yönerge takibi için görev/few-shot ayarlı) hem de Thinking (ek akıl yürütme desteği ve dahili “think” modu) varyantları bulunmaktadır.
Başlıca özellikler (Qwen3-VL-235B-A22B’yi ayırt edici kılanlar)
- Yüksek etkin kapasiteye sahip büyük MoE tasarımı: İstek başına uzmanların bir alt kümesini etkinleştiren (≈22B aktif) bir MoE yığını; gerektiğinde daha fazla hesaplama sunarken çıkarım maliyetini kontrol eder.
- Çok uzun yerel bağlam (256K) ve ~1M’e ölçeklenebilir: Agresif parçalama olmadan kitap uzunluğunda belgeler, saatlerce video ve çok belgeli iş akışları için tasarlanmıştır.
- Gelişmiş görsel akıl yürütme (uzamsal ve zamansal): Zaman damgası hizalaması ve ince taneli görüntü–metin füzyonu için Interleaved-MRoPE ve DeepStack modülleri; video zaman çizelgesi sorguları ve 3B bağlama sağlar.
- Geliştirilmiş OCR ve belge ayrıştırma: Genişletilmiş OCR dil desteği (ilan edilen ~32 dil), bulanıklık/eğiklik/düşük ışığa karşı daha güçlü dayanıklılık ve uzun, çok sayfalı belge yapısı ayrıştırma.
- Görsel ajan + GUI otomasyonu: GUI öğelerini tanımlama, işlev veya araç çağırma ve PC/mobil arayüzlerde otomasyon görevleri yürütme için açık ajan yetenekleri.
- Görsel kodlama ve çok modlu program sentezi: Görüntüleri/videoları/UI taslaklarını Draw.io/HTML/CSS/JS’ye dönüştürebilir ve UI hata ayıklamada yardımcı olabilir.
Qwen3-VL-235B-A22B’nin diğer modellerle karşılaştırması
Aşağıda genel düzeyde karşılaştırmalar yer almaktadır; sayılar ve kapasite bilgileri, herkese açık sağlayıcı/model sayfaları ile toplayıcı yazılardan alınmıştır.
- Google Gemini 3 Pro — Gemini, çok büyük çok modlu akıl yürütme ve ajan tabanlı araç kullanımını vurgular; Google, 1M token bağlam kipleri ve derin ürün entegrasyonları duyurur. Gemini, ajansal çok modlulukta genel lider (kapalı kaynak/tescilli) olarak konumlanır ve bazı ürünleştirilmiş kıyaslamalarda kamuya açık açık modelleri sıklıkla geride bırakır. Qwen3-VL, OCR, video zaman çizelgesi hizalaması ve MoE maliyet ödünleşimleri için optimize edilmiş, yüksek kapasiteli açık ağırlıklı bir alternatif olarak daha doğrudan rekabet eder.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4, uzun bağlam ve yüksek akıl yürütme performansına sahip bir model ailesidir; bazı Grok varyantları ~256K bağlam pencereleri ve güçlü kodlama/matematik performansı listeler. Qwen3-VL ve Grok-4 ikisi de uzun biçimli akıl yürütmeyi hedefler; Qwen3-VL, güçlü görsel/video/OCR araç seti ve MoE ölçeklemesiyle ayrışır.
- DeepSeek-R1 / DeepSeek ailesi — DeepSeek R1, daha düşük çıkarım maliyetinde verimli eğitim ve rekabetçi akıl yürütme performansını vurgular; genellikle akıl yürütme/kodlama görevleri için açık bir alternatif olarak kullanılır. Qwen3-VL, R1’in temel olarak metin akıl yürütmeye odaklanmasına kıyasla daha güçlü çok modlu ve uzamsal/video yeteneklerini hedefler.
Temsilî kullanım örnekleri
- Belge ayrıştırma ve büyük ölçekli OCR — uzun, çok sayfalı faturalar, kitaplar, çok dilli metin içeren tarihi belgeler.
- Video anlama ve zaman çizelgesi sorguları — saatlerce kaydedilmiş videoları özetlemek, olayları zamana göre bulmak, metni video zaman damgalarıyla hizalamak.
- Görsel soru yanıtlama ve çok modlu asistanlar — çok turlu görüntü + metin diyalogları (ekran görüntülü müşteri desteği, tıbbi görüntüleme notları).
- GUI otomasyonu / görsel ajanlar — UI öğelerini tespit etmek ve PC/mobil akışları yönlendirmek (otomasyon, test, yardımcı ajanlar).
- Çok modlu kod üretimi ve UI prototipleme — maketleri/görüntüleri HTML/CSS/JS’ye veya Draw.io diyagramlarına dönüştürmek.
- Araştırma ve büyük belge analizi — kitap düzeyinde özetleme, tek bir bağlamla çoklu belge sentezi.
Qwen3 VL-235B-A22B API’sine nasıl erişilir
Adım 1: API Anahtarı için Kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz, lütfen önce kayıt olun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını edinin. Kişisel merkezdeki API token bölümünde “Add Token”a tıklayın, belirteç anahtarını alın: sk-xxxxx ve gönderin.
Adım 2: Qwen3 VL-235B-A22B API’sine İstek Gönderin
API isteğini göndermek için “Qwen3-VL-235B-A22B” uç noktasını seçin ve istek gövdesini ayarlayın. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizdeki API dokümanından alınır. Kolaylığınız için sitemiz Apifox testi de sunar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> değerini değiştirin. temel URL Chat
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıtlayacağı kısım burasıdır. Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın
Üretilen yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemenin ardından API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.