Qwen3 235B A22B Instruct 2507
4361°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Qwen | ngữ cảnh 262.144 token | $0,09/M đầu vào, $0,55/M đầu ra. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 là mô hình ngôn ngữ hỗn hợp chuyên gia đa ngôn ngữ, tinh chỉnh theo hướng dẫn dựa trên kiến trúc Qwen3-235B, với 22 tỷ tham số kích hoạt mỗi lần chạy. Nó được tối ưu cho tạo văn bản đa mục đích, bao gồm theo dõi hướng dẫn, suy luận logic, toán học, mã và sử dụng công cụ. Mô hình hỗ trợ ngữ cảnh gốc 262K token và không áp dụng "chế độ suy nghĩ" (khối ). So với biến thể cơ bản, phiên bản này mang lại cải tiến đáng kể về phạm vi kiến thức, suy luận ngữ cảnh dài, chuẩn lập trình và sự phù hợp với các nhiệm vụ mở. Nó đặc biệt mạnh về hiểu đa ngôn ngữ, suy luận toán học (ví dụ: AIME, HMMT) và đánh giá phù hợp như Arena-Hard và WritingBench.
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 là phiên bản cập nhật không chế độ suy nghĩ của mô hình hỗn hợp chuyên gia 235 tỷ tham số của Alibaba, với 22 tỷ tham số hoạt động mỗi lần chạy. Nó đổi các khối suy luận chuỗi suy nghĩ của phiên bản suy nghĩ lấy đầu ra nhanh hơn, sạch hơn trong khi vẫn đạt điểm mạnh về toán, lập trình, kiến thức và đa ngôn ngữ. Trọng số mở và cửa sổ ngữ cảnh gốc 262K làm nó trở thành lựa chọn nghiêm túc nếu bạn muốn khả năng hàng đầu mà không cần API đóng.
Nổi tiếng với
- Suy luận toán: dẫn đầu bảng điểm chuẩn trên AIME25 và HMMT25 trong số các mô hình được liệt kê.
- Kiến thức thực tế: rất mạnh trên SimpleQA và CSimpleQA so với các đối thủ trực tiếp.
- Cửa sổ ngữ cảnh gốc 262K với khả năng mở rộng được báo cáo vượt xa con số đó.
- Tuân thủ hướng dẫn đa ngôn ngữ trên nhiều ngôn ngữ khác nhau.
- Sử dụng công cụ và gọi hàm cạnh tranh với các mô hình đóng lớn hơn.
Cẩn thận với
- Không có chế độ suy nghĩ: phiên bản này không tạo dấu vết suy luận; dùng phiên bản suy nghĩ cơ bản nếu cần.
- 235 tỷ tham số tổng nghĩa là triển khai cục bộ cần phần cứng mạnh — kiểm tra yêu cầu VRAM trước khi tải.
- Qwen công bố trọng số nhưng kiểm tra điều khoản giấy phép trên Hugging Face trước khi dùng thương mại.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Toán thi khó
Giải bài toán này từng bước: Dãy số được định nghĩa bởi a₁ = 1 và aₙ₊₁ = aₙ + 1/aₙ với n ≥ 1. Chứng minh a₂₀₀ > 20, và tìm số nguyên nhỏ nhất N sao cho aₙ > 20 với mọi n ≥ N.
Điều khoản hợp đồng đa ngôn ngữ
Một hợp đồng nhà cung cấp có điều khoản: '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.' Giải thích ý nghĩa pháp lý và thương mại bằng tiếng Anh, sau đó viết lại điều khoản để giới hạn tổng phạt tối đa 10% giá trị hợp đồng.
Lập luận tài liệu dài
Tôi sẽ dán toàn bộ văn bản một bài nghiên cứu bên dưới. Sau khi đọc, xác định ba khẳng định mạnh nhất tác giả đưa ra, bằng chứng cho từng khẳng định, bất kỳ điểm yếu phương pháp luận nào mà người phản biện có thể chỉ ra, và một thí nghiệm tiếp theo có thể củng cố khẳng định yếu nhất. Dán bài nghiên cứu của bạn ngay và tôi sẽ bắt đầu.
So sánh với
- Qwen3.8 Max (0902)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $6.00/M
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Mô hình chỉ APIngữ cảnh 81,920 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $2.40/M
- Qwen3.5 Plus 2026-02-15Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.26/M, đầu ra $1.56/M
- Qwen3.7 PlusMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.32/M, đầu ra $1.28/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 cục bộ không?
- Có, trọng số mở và có trên Hugging Face tại Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507. Với 235 tỷ tham số, bạn cần bộ nhớ GPU lớn — kiểm tra yêu cầu phần cứng trong thẻ mô hình trước khi tải.
- Giá qua API là bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh dài bao nhiêu?
- Giá là 0,09 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,55 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Cửa sổ ngữ cảnh gốc là 262.144 token.
- Phiên bản này khác gì so với phiên bản không suy nghĩ Qwen3-235B-A22B gốc?
- Bản cập nhật 2507 mang lại cải tiến đáng kể về phạm vi kiến thức, hiểu ngữ cảnh dài, suy luận toán và sự phù hợp với các tác vụ mở so với phiên bản không suy nghĩ cơ bản, trong khi giữ nguyên kiến trúc và số tham số hoạt động.
Phán quyết của thuyền trưởngTrường hợp hiếm hoi có trọng số mở, cửa sổ ngữ cảnh 262K và điểm toán, kiến thức cạnh tranh trong cùng một mô hình.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenlý luậntoán họclập trìnhđa ngôn ngữngữ cảnh dài
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153