qwen
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507
qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-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-Thinking-2507 é um modelo de texto de pesos abertos sob licença Apache-2.0, do tipo mistura de especialistas, com 235B parâmetros totais e 22B ativados por token, projetado para operar apenas em modo de raciocínio. O fornecedor relata resultados de ponta entre modelos abertos de raciocínio em testes de matemática, código e tarefas agênticas; esses números são autorrelatados. Suporta contexto nativo de 262K tokens, com caminho documentado para estender até ~1M. É uma opção plausível para raciocínio complexo e chamadas de ferramentas, sujeita à validação em cada carga de trabalho.[1][2]
Pontos fortes
- As avaliações publicadas pelo fornecedor relatam resultados fortes em testes de raciocínio, matemática, código, multilinguismo e tarefas agênticas em comparação com a versão anterior de raciocínio do Qwen3.[2]
- Contexto nativo de 262K tokens, além de técnicas documentadas de atenção por fragmentos duplos e atenção esparsa para estendê-lo em direção a 1M de tokens.[2]
- Lançamento de pesos abertos sob licença Apache-2.0; o catálogo expõe parâmetros de chamada de ferramentas e de raciocínio por meio de uma API padrão.[1][2]
Limitações
- O modo de raciocínio é obrigatório e o fornecedor indica um comprimento de raciocínio maior, portanto o uso de tokens e a latência serão superiores aos de modelos sem raciocínio; é recomendado sobretudo para tarefas muito complexas.[1][2]
- A evidência de desempenho se limita a tabelas publicadas pelo fornecedor e a um catálogo agregador; a verificação independente é escassa, então vale validar na própria carga de trabalho antes de adotar.[1][2]
- Entrada e saída somente em texto; o contexto servido pode ficar abaixo do máximo nativo (um catálogo indica 128K), e a hospedagem própria em contexto extremo exige muita memória: a ficha cita cerca de 1 TB de memória de GPU para 1M de tokens.[1][2]
Onde usar
- Sugestão editorial: problemas difíceis de matemática, ciências e programação competitiva, nos quais um raciocínio passo a passo estendido é útil.[2]
- Sugestão editorial: pipelines agênticos que chamam ferramentas externas, por exemplo via o framework Qwen-Agent do fornecedor ou os parâmetros de ferramentas da API.[1][2]
- Sugestão editorial: análise de documentos ou bases de código muito extensos, quando o orçamento de implantação permite contextos grandes.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 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-Thinking-2507 is a high-performance, open-weight Mixture-of-Experts (MoE) language model optimized for complex reasoning tasks. It activates 22B of its 235B parameters per forward pass and natively supports up to 262,144...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 25.07.2025
- Comprimento de contexto
- 128,000
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.450 / saída $3.5
- 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 | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| Programação | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | parâmetros: tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · parâmetros: include_reasoning, reasoning |
| 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 |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 22.1 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 1.3 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 40.4% · posição 120 | 980Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 40.8% · posição 126 | 1,023Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztaxa de vitória 32.6% · posição 124 | 950Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 34.2% · posição 134 | 947Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 34% · posição 130 | 936Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 42% · posição 125 | 1,045Elo | 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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Venicefp8 | 128,000 | $0.450 | $3.5 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.