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qwen3-235b-a22b

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發布時間: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.
商業用途

qwen3-235b-a22b 的技術規格

規格詳細資料
Model IDqwen3-235b-a22b
Model FamilyQwen3
Architecture專家混合(MoE)
Parameter Scale23.5 十億個參數
Primary Strengths程式設計、數學、複雜推理、多模態應用
Inference Profile面向高要求任務的高效能推理
Best Use Cases進階程式碼生成、數學問題求解、多模態工作流程、複雜企業級 AI 任務

什麼是 qwen3-235b-a22b

qwen3-235b-a22b 是 Qwen3 系列中的旗艦模型,專為需要強大推理能力、高效推理與廣泛任務覆蓋的高階 AI 工作負載而設計。其基於專家混合(MoE)架構構建,針對複雜情境進行最佳化,在維持實際部署效率的同時提供高效能表現。

此模型特別適合在軟體開發、數學推理與多模態應用等領域中需要可靠輸出品質的使用者。無論你正在打造智慧助理、自動化流程、程式碼輔助工具或分析工具,qwen3-235b-a22b 都定位為面向嚴苛生產環境的強大全能基礎模型。

qwen3-235b-a22b 的主要特性

  • Qwen3 旗艦模型qwen3-235b-a22b 代表 Qwen3 系列的頂級模型,面向最具挑戰性的推理情境。
  • 專家混合架構:透過啟用針對不同任務的專家路徑,其 MoE 設計能在效能與效率間取得優化。
  • 強大的程式設計能力:適用於程式碼生成、程式碼解釋、重構、除錯支援等軟體工程工作流程。
  • 先進的數學推理:擅長複雜計算、符號推理、問題求解與結構化分析任務。
  • 多模態應用潛力:面向涉及多模態工作流程與豐富 AI 互動的高階使用情境。
  • 高效能推理:專為對回應品質與計算能力要求嚴格的任務而打造。
  • 適用於生產的多元性:可廣泛應用於研究、企業自動化、開發者工具、智慧代理與自訂 AI 產品體驗。

如何存取與整合 qwen3-235b-a22b

步驟 1:註冊並取得 API 金鑰

要開始使用 qwen3-235b-a22b,請先在 CometAPI 建立帳戶,並在儀表板生成 API 金鑰。此金鑰用於驗證所有請求,並透過 API 平台安全地存取模型。

步驟 2:向 qwen3-235b-a22b API 發送請求

取得 API 金鑰後,你可以呼叫與 OpenAI 相容的 chat completions 端點,並將模型指定為 qwen3-235b-a22b

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)

步驟 3:擷取並驗證結果

送出請求後,API 會以結構化回應格式返回模型生成的輸出。你可以解析返回內容、在你的應用程式中顯示,並在部署到生產工作流程前驗證結果是否符合預期的品質、格式與任務要求。