Qwen3 235B A22B Thinking 2507
1991°
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Qwen | 128,000 token context | $0.45/M input, $3.50/M output. Ang Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ay isang high-performance, open-weight Mixture-of-Experts (MoE) language model na optimized para sa mga komplikadong gawain ng pangangatwiran. Ina-activate nito ang 22B mula sa 235B parameters sa bawat forward pass at native na sumusuporta ng hanggang 262,144 tokens ng konteksto. Ang variant na ito na "thinking-only" ay nagpapahusay sa structured logical reasoning, matematika, agham, at long-form generation, na nagpapakita ng malakas na performance sa mga benchmark tulad ng AIME, SuperGPQA,…Qwen | 128,000 token context | $0.45/M input, $3.50/M output. Ang Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ay isang high-performance, open-weight Mixture-of-Experts (MoE) language model na optimized para sa mga komplikadong gawain ng pangangatwiran. Ina-activate nito ang 22B mula sa 235B parameters sa bawat forward pass at native na sumusuporta ng hanggang 262,144 tokens ng konteksto. Ang variant na ito na "thinking-only" ay nagpapahusay sa structured logical reasoning, matematika, agham, at long-form generation, na nagpapakita ng malakas na performance sa mga benchmark tulad ng AIME, SuperGPQA, LiveCodeBench, at MMLU-Redux. Pinipilit nito ang espesyal na reasoning mode () at dinisenyo para sa mataas na token outputs (hanggang 81,920 tokens) sa mahihirap na domain. Ang model ay instruction-tuned at mahusay sa step-by-step reasoning, paggamit ng tool, agentic workflows, at multilingual na mga gawain. Ang release na ito ay kumakatawan sa pinaka-kakayahang bukas na bersyon sa Qwen3-235B series, na lumalampas sa maraming closed models sa mga structured reasoning use cases.
Mga gabay para sa model na ito
Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ay ang updated flagship reasoning model ng Qwen mula sa Alibaba, isang 235B-parameter MoE na nag-aactivate ng 22B parameters bawat pass. Ito ay tumatakbo sa thinking-only mode, ibig sabihin bawat tugon ay dumadaan sa pinalawig na chain-of-thought bago sumagot. Ang open weights, 262K native context, at nangungunang mga marka sa math, coding, at science benchmarks ang ginagawa itong pinaka-kakayahang bukas na modelo ng pangangatwiran sa seryeng ito.
Kilalang-kilala sa
- State-of-the-art na resulta sa coding sa LiveCodeBench v6 sa mga nakalistang open models.
- Malakas na math reasoning: halos nangunguna sa AIME25 at pinakamahusay sa HMMT25 sa talahanayan.
- Pinakamahusay na SuperGPQA score sa benchmark table, kabilang ang mga closed rivals.
- Native 262K context window na may suporta para sa outputs hanggang 81,920 tokens.
- Open weights na available sa Hugging Face para sa self-hosted deployment.
Mag-ingat sa
- Hindi maaaring i-disable ang thinking-only mode; bawat query ay may dagdag na extended reasoning tokens, na nagpapataas ng output costs.
- Sa 235B total parameters, nangangailangan ng seryosong hardware ang self-hosting — hindi inilathala ng gumawa ang minimum specs dito.
- Ang output pricing na $3.50/M tokens ay mabilis magdagdag dahil sa tendensiya ng modelo sa mahahabang reasoning traces.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Competitive math problem
Ang isang positibong integer n ay may eksaktong 12 divisor. Ang kabuuan ng lahat ng divisor ng n ay 3224. Hanapin ang lahat ng posibleng halaga ng n at ipakita ang buong pangangatwiran nang hakbang-hakbang.
Mahirap na debugging task
Narito ang isang Python function na dapat magbalik ng pinakamahabang palindromic substring gamit ang dynamic programming, ngunit nagbibigay ito ng maling resulta para sa ilang input. Hanapin ang bawat bug, ipaliwanag kung bakit mali ang bawat isa, at magbigay ng naitama na bersyon na may mga test case.
def longest_palindrome(s):
n = len(s)
dp = [[False]*n]*n
start, max_len = 0, 1
for i in range(n): dp[i][i] = True
for i in range(n-1):
if s[i]==s[i+1]: dp[i][i+1]=True; start=i; max_len=2
for length in range(3,n+1):
for i in range(n-length+1):
j=i+length-1
if s[i]==s[j] and dp[i+1][j-1]: dp[i][j]=True; start=i; max_len=length
return s[start:start+max_len]
Multi-step agentic plan
Nagpaplano ka ng research pipeline. Kailangan ng isang koponan na: mangolekta ng financial filings mula sa 50 kumpanya, kunin ang mga pangunahing risk factors, i-cluster ito ayon sa tema, at gumawa ng ranked summary report. Disenyo ng step-by-step agentic workflow na may mga tawag sa tool, error-handling checkpoints, at malinaw na output schema. Maging tiyak kung saan kailangan ang human review step.
Ihambing sa
- Qwen3.7 FlashModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.03/M input, $0.13/M output
- Qwen3.8 Max (0902)Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $6.00/M output
- Qwen3.8 Omni FlashModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.15/M input, $0.47/M output
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Modelong API lang81,920 token na konteksto · $0.20/M input, $2.40/M output
Higit pang mga text model mula sa qwen
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 nang lokal?
- Oo, ang weights ay bukas at inilathala sa Hugging Face sa ilalim ng repository na Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, ngunit sa 235B total parameters kailangan mo ng malaking hardware — hindi inilathala ng gumawa ang minimum VRAM sa dokumentasyon.
- Magkano ang gastos at gaano kahaba ang konteksto?
- Sa API, ang presyo ay $0.45 bawat milyon na input tokens at $3.50 bawat milyon na output tokens; ang native context window ay 262,144 tokens, at kaya ng modelo na gumawa ng hanggang 81,920 tokens bawat tugon.
- Paano ito naiiba sa orihinal na Qwen3-235B-A22B?
- Ang update na 2507 ay nakatuon sa pagpapalalim ng thinking capability — mas mahahabang, mas mataas na kalidad na reasoning traces — at pinapabuti ang pagsunod sa instruction, paggamit ng tool, at pag-unawa sa long-context kumpara sa base Qwen3-235B-A22B; pinipilit din nito ang thinking mode sa lahat ng oras, na hindi ginawa ng naunang variant.
Hatol ng KapitanAng pinaka-kakayahang bukas na reasoning model na inilabas ng Qwen: sulit ang output cost kung talagang kailangan mo ng malalim na chain-of-thought, sobra para sa mas simpleng gawain.
Model card sa Hugging Face
Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.
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.
Paano nagkakalkula ang score na ito
Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.
Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito
- Heat score
- Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
- Floor
- Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
- Katumbas ng download
- Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
- Log scale
- Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
- Likes
- Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
- Bilis ng pagtanggap
- Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
- Nasukat at tinantya
- Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
- Seeder
- Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
- AI Horde
- Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
- Mga generation site
- Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
- OpenRouter tokens
- Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Buong modelo (checkpoint)
- Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
- LoRA at embedding
- Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
- Pamilya at weights
- Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
- Edad
- Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
- Pampasigla ng pamilya
- Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
- Stand-in score
- Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
- Bago! (panahon ng grace)
- Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
- Uso
- Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
- Karaniwang modelo
- Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.
Ang Qwen3 235B A22B Thinking 2507 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmqwenpangangatwiranpag-codingmatematikamga ahentemahabang konteksto
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153