Czy mogę uruchomić Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507. Przy 235 miliardach parametrów potrzebujesz znacznej pamięci GPU — sprawdź wymagania sprzętowe w karcie modelu przed pobraniem.

Ile kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?

Cena to 0,09 USD za milion tokenów wejściowych i 0,55 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstu to 262 144 tokeny.

Czym różni się ta wersja 2507 od oryginalnego wariantu Qwen3-235B-A22B bez trybu myślenia?

Aktualizacja 2507 przynosi znaczące zyski w pokryciu wiedzy, rozumieniu długiego kontekstu, rozumowaniu matematycznym i dopasowaniu do zadań otwartych w porównaniu do bazowego wariantu bez trybu myślenia, zachowując tę samą architekturę i liczbę aktywnych parametrów.

Qwen3 235B A22B Instruct 2507

4361°

#llm #qwen #rozumowanie #matematyka #kodowanie #wielojęzyczny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | 262,144 token context | $0.09/M input, $0.55/M output. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 to wielojęzyczny, dostrojony instrukcyjnie model mixture-of-experts oparty na architekturze Qwen3-235B, z 22B aktywnych parametrów na przejście. Jest zoptymalizowany do ogólnego generowania tekstu, w tym podążania za instrukcjami, rozumowania logicznego, matematyki, kodu i użycia narzędzi. Model obsługuje natywną długość kontekstu 262K i nie implementuje "trybu myślenia" ( bloków). W porównaniu do wariantu bazowego, ta wersja przynosi znaczące ulepszenia w pokryciu wiedzy, rozumowaniu na długim kontekście, benchmarkach kodowania i dopasowaniu do zadań otwartych. Jest szczególnie silny w rozumieniu wielojęzycznym, rozumowaniu matematycznym (np. AIME, HMMT) oraz ocenach dopasowania takich jak Arena-Hard i WritingBench.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 to zaktualizowana wersja modelu Alibaba o 235 miliardach parametrów z mieszanką ekspertów, z 22 miliardami aktywnych parametrów na pojedyncze przejście. Rezygnuje z bloków rozumowania łańcuchowego na rzecz szybszego i czystszego wyjścia, zachowując jednocześnie mocne wyniki w matematyce, programowaniu, wiedzy i benchmarkach wielojęzycznych. Otwarte wagi i natywne okno kontekstu 262K czynią go poważną opcją, jeśli chcesz możliwości klasy frontowej bez zamkniętego API.

Znany z

Rozumowanie matematyczne: lider na benchmarku AIME25 i HMMT25 wśród wymienionych modeli.
Wiedza faktograficzna: szczególnie mocny na SimpleQA i CSimpleQA w porównaniu z bezpośrednimi konkurentami.
Natywne okno kontekstu 262K z możliwością rozszerzenia znacznie poza to.
Wielojęzyczne wykonywanie instrukcji w szerokim zakresie języków.
Użycie narzędzi i wywoływanie funkcji konkurencyjne wobec większych modeli zamkniętych.

Uważaj na

Brak trybu myślenia: ta wersja nie generuje śladów rozumowania; jeśli ich potrzebujesz, użyj bazowego wariantu z trybem myślenia.
235 miliardów parametrów oznacza poważne wymagania sprzętowe do lokalnego wdrożenia — sprawdź wymagania VRAM przed pobraniem.
Qwen publikuje wagi, ale sprawdź warunki licencji na Hugging Face przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Trudne zadanie matematyczne konkursowe

Rozwiąż ten problem krok po kroku: ciąg jest zdefiniowany przez a₁ = 1 oraz aₙ₊₁ = aₙ + 1/aₙ dla n ≥ 1. Udowodnij, że a₂₀₀ > 20 oraz znajdź najmniejszą liczbę całkowitą N, dla której aₙ > 20 dla wszystkich n ≥ N.

Wielojęzyczna klauzula kontraktowa

Kontrakt dostawcy zawiera klauzulę: 'Le fournisseur garantit la livraison dans un délai de 30 jours ouvrables à compter de la réception de la commande, sous peine d'une pénalité de 0,5 % par jour de retard.' Wyjaśnij konsekwencje prawne i handlowe po angielsku, a następnie przepisz klauzulę tak, aby łączne kary były ograniczone do 10% wartości kontraktu.

Rozumowanie na podstawie długiego dokumentu

Wkleję poniżej pełny tekst artykułu naukowego. Po przeczytaniu zidentyfikuj trzy najsilniejsze tezy autorów, dowody na każdą z nich, ewentualne słabości metodologiczne, które wskazałby recenzent, oraz jedno eksperyment uzupełniający, który znacząco wzmocniłby najsłabszą tezę. Wklej teraz swój artykuł, a ja zacznę.

Porównaj z

Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model tylko z API
Kontekst 81,920 tokenów · $0.20/M wejście, $2.40/M wyjście
Qwen3.5 Plus 2026-02-15
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.26/M wejście, $1.56/M wyjście
Qwen3.7 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.32/M wejście, $1.28/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507. Przy 235 miliardach parametrów potrzebujesz znacznej pamięci GPU — sprawdź wymagania sprzętowe w karcie modelu przed pobraniem.
Ile kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?: Cena to 0,09 USD za milion tokenów wejściowych i 0,55 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstu to 262 144 tokeny.
Czym różni się ta wersja 2507 od oryginalnego wariantu Qwen3-235B-A22B bez trybu myślenia?: Aktualizacja 2507 przynosi znaczące zyski w pokryciu wiedzy, rozumieniu długiego kontekstu, rozumowaniu matematycznym i dopasowaniu do zadań otwartych w porównaniu do bazowego wariantu bez trybu myślenia, zachowując tę samą architekturę i liczbę aktywnych parametrów.

Wyrok kapitana
Rzadki przypadek, gdy otwarte wagi, 262K kontekst i naprawdę konkurencyjne wyniki w matematyce i wiedzy łączą się w jednym modelu.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Qwen3 30B A3B Instruct 2507

TEXT / LLM

Nemotron 3 Ultra

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3 235B A22B Instruct 2507 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen rozumowanie matematyka kodowanie wielojęzyczny długi kontekst

Przeglądaj według rodziny modeli