Qwen3 235B A22B
1456°
<qwen3-235b>
Las apps que soportan etiquetas de ModelTrends te permiten ejecutar/instalar modelos copiando este código en tu prompt sin configuración. Busca nuestro ícono en apps que lo soporten, como Prism (abajo).
Ejecutar este modelo
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OpenRouter Terminal / API
Pago por token
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Instala programas locales si tu computadora tiene buen hardware.
ModelDuel Web
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Qwen | contexto de 131,072 tokens | $0.45/M entrada, $1.82/M salida. Qwen3-235B-A22B es un modelo mixture-of-experts (MoE) de 235B parámetros desarrollado por Qwen, activando 22B parámetros por pasada hacia adelante. Soporta cambio fluido entre un modo "thinking" para razonamiento complejo, matemáticas y...
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3 235B A22B es un modelo de mezcla de expertos (MoE) de Qwen que ejecuta 22 mil millones de parámetros por pasada a pesar de tener 235 mil millones de parámetros totales, manteniendo los costos de inferencia razonables para su nivel de capacidad. Su característica principal es un interruptor incorporado entre un modo de pensamiento deliberado para tareas de razonamiento difíciles y un modo más rápido sin pensar para trabajo cotidiano. Con menos de $2 por millón de tokens de salida, está muy por debajo de la mayoría de modelos de frontera.
Conocido por
- Modos híbridos de pensar/no pensar conmutables en un solo despliegue
- Arquitectura MoE: 235B parámetros totales, solo 22B activos por pasada
- Fuerte en razonamiento complejo y problemas matemáticos
- Precio competitivo de salida para un modelo de esta capacidad
- Ventana de contexto de 128k tokens
Cuidado con
- Los pesos no son públicos; accedes vía API, no lo ejecutas tú mismo.
- 131k de contexto es sólido pero queda corto frente a la gama de contexto largo de 200k+.
- El modo de pensamiento aumenta la cantidad de tokens de salida, por lo que los costos suben en consultas complejas.
Prompts para probar
Acertijo lógico multi-paso
Cinco personas tienen cada una una mascota diferente y beben una bebida diferente. Usa las siguientes pistas para determinar quién tiene el pez: la persona que bebe té vive junto al dueño del gato; el dueño del perro bebe café; la persona en la casa del medio bebe leche; el dueño del pájaro vive en la primera casa; el dueño del pez no bebe agua. Muestra tu razonamiento paso a paso.
Problema matemático competitivo
Una secuencia está definida por a(1) = 1, a(2) = 1 y a(n) = a(n-1) + a(n-2) + n para n ≥ 3. Encuentra una expresión cerrada o solución de recurrencia para a(n) y calcula a(10). Muestra todo el desarrollo.
Análisis de compensaciones arquitectónicas
Necesito almacenar 50 millones de eventos de usuario por día y consultarlos tanto para paneles en tiempo real como para agregaciones mensuales. Compara un enfoque de almacén de datos columnar contra una base de datos de series temporales para esta carga. Cubre rendimiento de escritura, latencia de consulta, costo a escala y complejidad operativa. Da una recomendación concreta.
Comparar con
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modelo solo APIContexto de 81,920 tokens · $0.20/M entrada, $2.40/M salida
- Qwen3 VL 235B A22B ThinkingModelo solo APIContexto de 131,072 tokens · $0.40/M entrada, $4.00/M salida
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo solo APIContexto de 1,000,000 tokens · $2.00/M entrada, $6.00/M salida
- Qwen3 VL 32B InstructModelo solo APIContexto de 131,072 tokens · $0.10/M entrada, $0.42/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3 235B A22B localmente?
- No. Los pesos no se han liberado públicamente, por lo que el modelo es solo API y no puede alojarse localmente.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño tiene el contexto?
- El precio es $0.45 por millón de tokens de entrada y $1.82 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 131,072 tokens.
- ¿Cuál es la diferencia entre el modo de pensamiento y el modo sin pensamiento?
- El modelo puede cambiar entre un modo más lento de razonamiento en cadena de pensamiento, adecuado para matemáticas y problemas complejos, y un modo más rápido de respuesta directa para tareas más simples — ambos disponibles en el mismo modelo.
Veredicto del capitánUn caso raro donde la economía MoE y un modo genuino de razonamiento coinciden en el mismo modelo a un precio que no duele.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Qwen3 235B A22B es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM, consulta su puntuación de calor para ver su tendencia y ábrelo en PirateDiffusion o BitVector para probarlo.
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