Qwen3-VL-235B-A22B nedir
Qwen3-VL-235B-A22B, Qwen (Alibaba) ailesinden yüksek kapasiteli çok modlu bir LLM’dir. Çoklu görsel kodlayıcılar ve yeni konumsal/zamansal kodlama teknikleriyle büyük bir MoE transformer omurgasını birleştirerek çoklu görsel ve uzun süreli video girdilerini işleyebilir; görsel soru yanıtlama (VQA), uzun belge OCR, uzamsal/3D konumlandırma, çok modlu kod üretimi ve ajan tabanlı GUI kontrolü gibi görevleri yerine getirebilir. Bu sürüm, hem Instruct (talimat izlemeye yönelik görev/few-shot ayarlı) hem de Thinking (ek akıl yürütme desteği ve dahili “think” modu) varyantlarını içerir.
Ana özellikler (Qwen3-VL-235B-A22B’yi ayırt edici kılanlar)
- Yüksek etkin kapasiteye sahip büyük MoE tasarımı: İstek başına uzmanların bir alt kümesini etkinleştiren (≈22B etkin) bir MoE yığını; gerektiğinde daha fazla hesaplama sağlarken çıkarım maliyetini kontrol eder.
- Çok uzun yerel bağlam (256K) ve ~1M’e ölçeklenebilir: Agresif parçalamaya ihtiyaç duymadan 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 görsel–metin füzyonu için Interleaved-MRoPE ve DeepStack modülleri; video zaman çizelgesi sorgularını ve 3B konumlandırmayı mümkün kılar.
- Geliştirilmiş OCR ve belge ayrıştırma: Genişletilmiş OCR dil desteği (ilan edilen ~32 dil), bulanıklık/eğiklik/düşük ışığa karşı daha yüksek dayanıklılık ve uzun, çok sayfalı belge yapılarını ayrıştırma.
- Görsel ajan + GUI otomasyonu: GUI öğelerini tanıma, işlevleri veya araçları çağırma ve PC/mobil kullanıcı arayüzlerinde otomasyon görevleri yürütme için açık ajan yetenekleri.
- Görsel kodlama ve çok modlu program sentezi: Görüntüleri/videoları/UI eskizlerini Draw.io/HTML/CSS/JS’ye dönüştürebilir ve UI hata ayıklamaya yardımcı olabilir.
Qwen3-VL-235B-A22B’nin diğer modellerle karşılaştırması
Aşağıda benzer modellerle üst düzey karşılaştırmalar yer alır; sayılar ve kapasite bilgileri kamuya açık sağlayıcı/model sayfaları ile derleyici yazılardan alınmıştır.
- Google Gemini 3 Pro — Gemini, çok büyük çok modlu akıl yürütme ve ajan temelli araç kullanımını vurgular; Google, 1M token bağlam kipleri ve derin ürün entegrasyonları duyurur. Gemini, ajan temelli çok modlulukta genel bir lider olarak konumlanır (kapalı kaynak / tescilli) ve bazı ürünleştirilmiş kıyaslamalarda kamuya açık açık modelleri sıklıkla geride bırakır. Qwen3-VL, OCR, video zaman çizelgesi hizalaması ve MoE maliyet dengeleri için optimize edilmiş, yüksek kapasiteli açık ağırlık bir alternatif olarak daha doğrudan rekabet eder.
- Grok-4 Heavy (xAI) — Grok-4, uzun bağlam ve yüksek akıl yürütmeye odaklı bir başka 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 family — DeepSeek R1, verimli eğitim ve daha düşük çıkarım maliyetiyle rekabetçi akıl yürütme performansını vurgular; akıl yürütme/kod görevleri için sıklıkla açık bir alternatif olarak kullanılır. Qwen3-VL, R1’in metin akıl yürütmeye öncelik veren odağından daha güçlü çok modlu ve uzamsal/video yeteneklerini hedefler.
Temsili kullanım örnekleri
- Belge ayrıştırma ve büyük ölçekli OCR — uzun, çok sayfalı faturalar, kitaplar, çok dilli metin içeren tarihî belgeler.
- Video anlama ve zaman çizelgesi sorguları — saatlerce kaydedilmiş videoyu özetleme, olayları zamana göre bulma, metni video zaman damgalarıyla hizalama.
- Görsel soru yanıtlama ve çok modlu asistanlar — çok turlu görsel + metin diyalogları (ekran görüntülü müşteri desteği, tıbbi görüntüleme notları).
- GUI otomasyonu / görsel ajanlar — UI öğelerini tespit etme ve PC/mobil akışları yürütme (otomasyon, test, yardımcı ajanlar).
- Çok modlu kod üretimi ve UI prototipleme — mockup’ları/görüntüleri HTML/CSS/JS’ye veya Draw.io diyagramlarına dönüştürme.
- Araştırma ve büyük belge analizi — kitap düzeyinde özetleme, tek bir bağlamda çok belgeli sentez.
Qwen3 VL-235B-A22B API’sine nasıl erişilir
Adım 1: API Anahtarına Kaydolun
cometapi.com adresine giriş yapın. Henüz kullanıcımız değilseniz lütfen önce kaydolun. CometAPI console hesabınıza giriş yapın. Arayüzün erişim kimlik bilgisi olan API anahtarını edinin. Kişisel merkezde API token bölümünde “Add Token”e 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. Web sitemiz ayrıca kolaylık için Apifox testi sağlar. Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla <YOUR_API_KEY> öğesini değiştirin. temel URL Chat
Sorunuzu veya isteğinizi content alanına ekleyin—modelin yanıtlayacağı şey budur. Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin.
Adım 3: Sonuçları Alın ve Doğrulayın
Oluşturulan yanıtı almak için API yanıtını işleyin. İşlemeden sonra API, görev durumunu ve çıktı verilerini döndürür.