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Qwen3 235B A22B Pensando

Qwen3-Thinking destaca en razonamiento profundo, procesamiento multilingüe y tareas de contexto amplio (131 000 tokens), superando a sus competidores en benchmarks como MMLU (85,4 %). Diseñado para investigación científica, contenido multilingüe y análisis empresarial, aprovecha parámetros a gran escala para la resolución avanzada de problemas interdisciplinarios.

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                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'qwen3-235b-a22b-thinking-2507',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

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Qwen3 235B A22B Pensando

Detalle del producto

Descubriendo Qwen3-Thinking: una potente IA para tareas complejas

Qwen3-Pensamiento se erige como un modelo de IA de texto a texto de última generación, diseñado meticulosamente para un rendimiento excepcional en razonamiento complejo, diverso tareas multilingües, y extensa procesamiento de contexto amplioAprovechando la sólida infraestructura de Alibaba Cloud, este modelo está específicamente optimizado para navegar por flujos de trabajo complejos que exigen capacidades analíticas profundas y una toma de decisiones inteligente.

Especificaciones técnicas y rendimiento

🔧 Puntos de referencia principales:

Ventana de contexto: 131K tokens: potenciando una comprensión profunda de un amplio contenido.
Tareas: Generación de texto a texto: versátil para una gran variedad de aplicaciones.
Arquitectura: Basado en transformador, con 235 mil millones de parámetros para una inteligencia incomparable.

📈 Métricas de rendimiento mejoradas:

Qwen3-Thinking ofrece mejoras sustanciales en capacidades de razonamiento, logrando resultados de vanguardia en dominios críticos como lógica, matemáticas y codificaciónEsta iteración también muestra habilidades generales superiores, incluyendo el seguimiento avanzado de instrucciones y la generación de texto de alta calidad. Su refinamiento... comprensión del contexto largo y su "longitud de pensamiento" ampliada lo convierten en la opción óptima para tareas de razonamiento altamente complejas.

Descripción general de la arquitectura del modelo Qwen3-Thinking, destacando sus 235 mil millones de parámetros y capacidades de inteligencia artificial avanzadas.

🔎 Capacidades clave: Impulsar la innovación

Razonamiento complejo: Resuelve desafíos lógicos de varios pasos en matemáticas, ciencias y análisis con una precisión excepcional.
Competencia multilingüe: Ofrece comprensión y generación fluidas en 119 idiomas y dialectos, incluidas variantes desafiantes con bajos recursos.
Procesamiento de contexto amplio: Capaz de analizar documentos de hasta 131K tokens para realizar resúmenes eficientes, extracción de conocimiento y síntesis integral de documentos.
Integración de herramientas: Admite sin problemas llamadas de funciones avanzadas y salida JSON estructurada para una automatización sofisticada.

💰 Estructura de precios de la API:

Aporte: $0.2415 por millón de tokens
Producción: $2.415 por millón de tokens

Casos de uso óptimos: dónde destaca el pensamiento Qwen3

Investigación científica: Aceleración del procesamiento de artículos de investigación, interpretación de datos complejos y pruebas rigurosas de hipótesis.
Aplicaciones multilingües: Facilitamos la traducción avanzada, la generación de contenido en varios idiomas y los esfuerzos de localización precisos.
Análisis empresarial: Extracción de información crítica de grandes volúmenes de informes técnicos, contratos legales o documentos regulatorios complejos.
Educación: Impulsamos sistemas de tutoría sofisticados para materias como matemáticas, física y programación avanzada.

Ejemplo de código

💬 Comparación con otros modelos líderes:

Contra Claude 4 Opus

Qwen3-Pensamiento Prioriza la alta precisión en tareas complejas con una impresionante Ventana de contexto de token de 256K (expandible). Por el contrario, Claude 4 Trabajo Se destaca en precisión de codificación y automatización de API, ofreciendo un contexto de token de 200K y un puntaje SWE-bench líder del 72,5%, ideal para tareas analíticas y generativas estables.

Comparación con Gemini 2.5 Flash

Mientras Qwen3-Pensamiento Se distingue por su soporte superior de contexto largo y flujos de trabajo de agentes avanzados. Géminis 2.5 Flash está optimizado para la velocidad y la rentabilidad, presenta un contexto de token de 128K y un resultado SWE-bench del 63,8%.

Comparación con OpenAI o3-mini

Qwen3-Pensamiento Se centra en acelerar los flujos de trabajo de la agencia y el uso inteligente de herramientas. Por el contrario, OpenAI o3-mini Maneja de manera efectiva tareas de propósito general, soporta un contexto de token de 128K y alcanza un 69,1% en SWE-bench, apuntando a aplicaciones más amplias sin una integración de agente profunda.

⚠ Limitaciones: Consideraciones importantes

Aunque Qwen3-Thinking ofrece capacidades excepcionales, particularmente en el procesamiento de contexto largo y la ejecución de tareas de agencia, su implementación requiere importantes recursos computacionales e infraestructura especializada. Al igual que otros modelos grandes, puede enfrentar desafíos con tareas muy novedosas o ambiguas, beneficiándose enormemente de participación humana para el control de calidad, la seguridad y la verificación de resultados. La complejidad inherente del modelo también puede conducir a un aumento costos operativos.

ⓘ Preguntas frecuentes (FAQ)

P1: ¿Para qué está diseñado Qwen3-Thinking?

Qwen3-Thinking es un modelo avanzado de IA de texto a texto optimizado para razonamiento complejo, tareas multilingües y procesamiento de contexto amplio, que se destaca en flujos de trabajo complejos que requieren capacidades analíticas profundas.

P2: ¿Cuál es la ventana de contexto máxima que Qwen3-Thinking puede manejar?

Qwen3-Thinking admite una gran ventana de contexto de hasta 131 000 tokens, lo que le permite analizar documentos extensos para realizar resúmenes, extracciones de conocimiento y síntesis.

P3: ¿Cómo funciona Qwen3-Thinking en escenarios multilingües?

El modelo cuenta con un alto nivel de competencia multilingüe, con fluidez en 119 idiomas y dialectos, incluidos varios dialectos de bajos recursos, lo que lo hace muy versátil para aplicaciones globales.

P4: ¿Cuáles son las principales ventajas de utilizar Qwen3-Thinking para tareas de razonamiento complejas?

Ofrece mejoras significativas en las capacidades de razonamiento en lógica, matemáticas y codificación, combinadas con una mejor comprensión del contexto largo, lo que lo hace ideal para problemas de múltiples pasos altamente complejos y tareas analíticas.

Q5: ¿Cuáles son las principales limitaciones de Qwen3-Thinking?

Sus principales limitaciones incluyen la necesidad de importantes recursos computacionales e infraestructura especializada, desafíos potenciales con tareas extremadamente novedosas y mayores costos operativos debido a su complejidad y escala.

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