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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-2507
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507, publicado como qwen/qwen3-235b-a22b-2507, é um modelo multilíngue de mistura de especialistas ajustado por instruções, com 235B de parâmetros totais e 22B ativos, e janela de contexto nativa de 256K tokens, extensível até cerca de 1M mediante configuração especializada de serviço. O fornecedor relata ganhos sobre a variante Qwen3 anterior sem modo de raciocínio em raciocínio lógico, programação, alinhamento, capacidade multilíngue e compreensão de contexto longo; esses resultados de referência são em grande parte autorrelatados. O OpenRouter o lista como texto para texto, com suporte a chamadas de ferramentas e saídas estruturadas. Opera apenas em modo não thinking.[1][2]
Pontos fortes
- Nas avaliações do próprio fornecedor, esta variante apresenta pontuações claramente superiores às da antecessora sem modo de raciocínio em suítes de raciocínio, matemática, programação e multilinguismo, mantendo-se competitiva diante de pares de fronteira.[2]
- Janela de contexto nativa de 256K tokens, extensível até cerca de 1M por meio dos modos documentados de atenção esparsa, com alta acurácia relatada em contexto longo.[1][2]
- Suporta chamadas de ferramentas e saídas estruturadas; o fornecedor recomenda uso agêntico por meio do seu framework Qwen-Agent.[1][2]
Limitações
- Funciona apenas em modo não thinking e não gera blocos de raciocínio, o que pode importar em fluxos que esperam trilhas de raciocínio explícitas.[2]
- Entrada e saída exclusivamente em texto; não constam modalidades de visão ou áudio.[1]
- A maior parte da evidência sobre capacidades e benchmarks vem do fornecedor; ultrapassar 256K tokens exige configuração personalizada e cerca de 1000 GB de memória de GPU segundo a ficha, portanto vale validar em cargas de trabalho próprias.[1][2]
Onde usar
- Análise e resumo de documentos muito extensos, onde o contexto expandido pode agregar valor; valide a qualidade de recuperação no seu próprio corpus.[2]
- Agentes que usam ferramentas e fluxos de chamadas de funções, por exemplo por meio do framework Qwen-Agent do fornecedor.[1][2]
- Redação, raciocínio e auxílio de programação multilíngue para equipes que buscam um modelo instruct auto-hospedável.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 is a multilingual, instruction-tuned mixture-of-experts language model based on the Qwen3-235B architecture, with 22B active parameters per forward pass. It is optimized for general-purpose text generation, including instruction following,...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3-235b-a22b-2507
- ID canônico
- qwen/qwen3-235b-a22b-07-25
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 21.07.2025
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.140 / saída $0.800
- Corte de conhecimento
- 30.06.2025
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 41.1% · posição 121 | 977Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 42.6% · posição 123 | 1,029Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 49% · posição 111 | 1,068Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 35% · posição 135 | 942Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 38.4% · posição 126 | 956Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 43.6% · posição 124 | 1,051Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrafp8 | 262,144 | $0.090 | $0.550 | — | — | 96.67% |
| Parasailfp8 | 131,072 | $0.140 | $0.800 | — | — | 100% |
| Venicefp8 | 128,000 | $0.150 | $0.750 | — | — | 100% |
| Nebiusfp8 | 262,144 | $0.200 | $0.600 | — | — | 96.67% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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