Qwen3 235B A22B Instruct 2507
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Qwen | contexto de 262.144 tokens | $0,09/M entrada, $0,55/M saída. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 é um modelo de linguagem mistura de especialistas multilíngue, ajustado por instrução, baseado na arquitetura Qwen3-235B, com 22B de parâmetros ativos por passagem. É otimizado para geração de texto geral, incluindo seguimento de instruções, raciocínio lógico, matemática, código e uso de ferramentas. O modelo suporta um comprimento nativo de contexto de 262K e não implementa "modo de pensamento" (blocos). Comparado à sua variante base, esta versão entrega ganhos significativos em cobertura de…Qwen | contexto de 262.144 tokens | $0,09/M entrada, $0,55/M saída. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 é um modelo de linguagem mistura de especialistas multilíngue, ajustado por instrução, baseado na arquitetura Qwen3-235B, com 22B de parâmetros ativos por passagem. É otimizado para geração de texto geral, incluindo seguimento de instruções, raciocínio lógico, matemática, código e uso de ferramentas. O modelo suporta um comprimento nativo de contexto de 262K e não implementa "modo de pensamento" (blocos). Comparado à sua variante base, esta versão entrega ganhos significativos em cobertura de conhecimento, raciocínio de longo contexto, benchmarks de codificação e alinhamento com tarefas abertas. É particularmente forte em compreensão multilíngue, raciocínio matemático (ex.: AIME, HMMT) e avaliações de alinhamento como Arena-Hard e WritingBench.
Guias para este modelo
Melhor LLM local por caso de uso (outubro de 2026): o modelo aberto certo para cada tarefa
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 é a versão atualizada da Alibaba do seu modelo mistura de especialistas com 235B parâmetros, com 22B parâmetros ativos por passagem. Ele troca os blocos de raciocínio em cadeia da variante thinking por uma saída mais rápida e limpa, mantendo números fortes em matemática, programação, conhecimento e benchmarks multilíngues. Pesos abertos e contexto nativo de 262K o tornam uma opção séria se você quer capacidade de ponta sem API fechada.
Conhecido por
- Raciocínio matemático: lidera benchmarks AIME25 e HMMT25 entre modelos listados.
- Conhecimento factual: muito forte em SimpleQA e CSimpleQA comparado a pares diretos.
- Janela de contexto nativa de 262K com reportada extensibilidade além disso.
- Seguir instruções multilíngues em uma ampla gama de idiomas.
- Uso de ferramentas e chamadas de função competitivas com modelos fechados maiores.
Fique atento a
- Sem modo thinking: esta versão não produz rastros de raciocínio; use a variante thinking base se precisar disso.
- 235B parâmetros totais exigem hardware robusto para implantação local — verifique requisitos de VRAM antes de baixar.
- Qwen publica os pesos, mas verifique os termos da licença no Hugging Face antes de uso comercial.
Sugestões para tentar
Matemática competitiva difícil
Resolva este problema passo a passo: Uma sequência é definida por a₁ = 1 e aₙ₊₁ = aₙ + 1/aₙ para n ≥ 1. Prove que a₂₀₀ > 20 e encontre o menor inteiro N tal que aₙ > 20 para todo n ≥ N.
Cláusula contratual multilíngue
Um contrato de fornecedor contém esta cláusula: '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.' Explique as implicações legais e comerciais em inglês, depois reescreva a cláusula para limitar as penalidades totais a 10% do valor do contrato.
Raciocínio em documento longo
Vou colar o texto completo de um artigo científico abaixo. Após ler, identifique as três afirmações mais fortes dos autores, as evidências para cada uma, quaisquer fraquezas metodológicas que um revisor apontaria e um experimento subsequente que fortaleceria significativamente a afirmação mais fraca. Cole seu artigo agora e começarei.
Comparar com
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modelo apenas para APIContexto de 81,920 tokens · entrada $0.20/M, saída $2.40/M
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $0.26/M, saída $1.56/M
- Qwen3.7 PlusModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $0.32/M, saída $1.28/M
Mais modelos de texto de qwen
Perguntas frequentes
- Posso rodar o Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 localmente?
- Sim, os pesos são abertos e disponíveis no Hugging Face em Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507. Com 235B parâmetros totais, você precisará de muita memória GPU — verifique os requisitos de hardware no cartão do modelo antes de baixar.
- Quanto custa via API e qual o tamanho da janela de contexto?
- O preço é $0,09 por milhão de tokens de entrada e $0,55 por milhão de tokens de saída. A janela de contexto nativa é de 262.144 tokens.
- Como esta versão difere da original Qwen3-235B-A22B non-thinking?
- Esta atualização 2507 traz ganhos significativos em cobertura de conhecimento, entendimento de contexto longo, raciocínio matemático e alinhamento com tarefas abertas em relação à variante base non-thinking, mantendo a mesma arquitetura e contagem ativa de parâmetros.
Veredito do capitãoUm caso raro onde pesos abertos, contexto de 262K e pontuações competitivas em matemática e conhecimento chegam juntos no mesmo modelo.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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