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Qwen3 235B A22B Réflexion

Qwen3-Thinking excelle dans le raisonnement approfondi, le traitement multilingue et les tâches à contexte étendu (131 000 jetons), surpassant ses concurrents dans des benchmarks comme MMLU (85,4 %). Conçu pour la recherche scientifique, le contenu multilingue et l’analyse de données d’entreprise, il exploite des paramètres à grande échelle pour la résolution de problèmes interdomaines avancés.

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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();

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

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
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const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'qwen3-235b-a22b-thinking-2507',
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        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
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  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

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Qwen3 235B A22B Réflexion

Détails du produit

Présentation de Qwen3-Thinking : une IA puissante pour les tâches complexes

Qwen3-Réflexion se présente comme un modèle d'IA de pointe pour la conversion de texte en texte, méticuleusement conçu pour des performances exceptionnelles dans raisonnement complexe, divers tâches multilingueset de manière approfondie traitement de contexte largeS'appuyant sur l'infrastructure robuste d'Alibaba Cloud, ce modèle est spécifiquement optimisé pour gérer des flux de travail complexes exigeant des capacités d'analyse approfondies et une prise de décision intelligente.

Spécifications techniques et performances

🔧 Principaux indicateurs de performance :

Fenêtre contextuelle : 131 000 jetons — pour une compréhension approfondie d'un contenu étendu.
Tâches : Génération de texte à texte — polyvalente pour une multitude d'applications.
Architecture: Basé sur le transformateur, il comporte 235 milliards de paramètres pour une intelligence inégalée.

📈 Indicateurs de performance améliorés :

Qwen3-Thinking apporte des améliorations substantielles à capacités de raisonnement, obtenant des résultats de pointe dans des domaines critiques tels que logique, mathématiques et programmationCette version présente également des capacités générales supérieures, notamment un suivi avancé des instructions et une génération de texte de haute qualité. Son perfectionnement compréhension du contexte à long terme et sa « longueur de réflexion » accrue en font le choix optimal pour les tâches de raisonnement très complexes.

Présentation de l'architecture du modèle de pensée Qwen3, mettant en lumière ses 235 milliards de paramètres et ses capacités d'IA avancées.

🔎 Compétences clés : Stimuler l'innovation

Raisonnement complexe : Résout avec une précision exceptionnelle des problèmes logiques complexes en mathématiques, en sciences et en analyse.
Compétences multilingues : Offre une compréhension et une génération fluides dans 119 langues et dialectes, y compris des variantes complexes à faibles ressources.
Traitement de contextes larges : Capable d'analyser des documents contenant jusqu'à 131 000 jetons pour une synthèse efficace, une extraction de connaissances et une synthèse documentaire complète.
Intégration des outils : Prend en charge de manière transparente les appels de fonctions avancés et la sortie JSON structurée pour une automatisation sophistiquée.

💰 Structure tarifaire de l'API :

Saisir: 0,2415 $ par million de jetons
Sortir: 2,415 $ par million de jetons

💡 Cas d'utilisation optimaux : là où la pensée Qwen3 excelle

Recherche scientifique : Accélération du traitement des articles de recherche, de l'interprétation complexe des données et des tests d'hypothèses rigoureux.
Applications multilingues : Faciliter la traduction avancée, la génération de contenu multilingue et les efforts de localisation précis.
Analyse d'entreprise : Extraire des informations essentielles de vastes volumes de rapports techniques, de contrats juridiques ou de documents réglementaires complexes.
Éducation: Alimenter des systèmes de tutorat sophistiqués pour des matières comme les mathématiques, la physique et la programmation avancée.

💻 Exemple de code

💬 Comparaison avec d'autres modèles leaders :

Contre Claude 4 Opus

Qwen3-Réflexion privilégie une haute précision dans les tâches complexes avec une impressionnante Fenêtre de contexte de jeton de 256 Ko (extensible). En revanche, Claude 4 Travail excelle dans la précision du codage et l'automatisation des API, offrant un contexte de 200 000 jetons et un score SWE-bench de premier plan de 72,5 %, idéal pour les tâches analytiques et génératives stables.

Comparaison avec Gemini 2.5 Flash

Alors que Qwen3-Réflexion se distingue par une prise en charge supérieure des contextes longs et des flux de travail d'agents avancés, Gemini 2.5 Flash est optimisé pour la vitesse et la rentabilité, avec un contexte de jetons de 128 000 et un résultat de 63,8 % au test SWE.

Comparaison avec OpenAI o3-mini

Qwen3-Réflexion se concentre sur l'accélération des flux de travail automatisés et l'utilisation d'outils intelligents. En revanche, OpenAI o3-mini Il gère efficacement les tâches à usage général, prend en charge un contexte de jetons de 128 000 et atteint 69,1 % sur le banc d'essai SWE, visant des applications plus larges sans intégration agentique profonde.

⚠ Limitations : Considérations importantes

Bien que Qwen3-Thinking offre des capacités exceptionnelles, notamment en matière de traitement de contexte long et d'exécution de tâches par agents, son déploiement nécessite ressources informatiques importantes et une infrastructure spécialisée. Comme d'autres grands modèles, il peut rencontrer des difficultés avec des tâches très nouvelles ou ambiguës, et bénéficier grandement de l'implication humaine pour le contrôle qualité, la sécurité et la vérification des résultats. La complexité inhérente du modèle peut également entraîner une augmentation coûts opérationnels.

ⓘ Foire aux questions (FAQ)

Q1 : À quoi sert Qwen3-Thinking ?

Qwen3-Thinking est un modèle d'IA avancé de traitement de texte à texte optimisé pour le raisonnement complexe, les tâches multilingues et le traitement de contextes étendus, excellant dans les flux de travail complexes nécessitant des capacités analytiques approfondies.

Q2 : Quelle est la taille maximale de la fenêtre de contexte que Qwen3-Thinking peut gérer ?

Qwen3-Thinking prend en charge une large fenêtre de contexte allant jusqu'à 131 000 jetons, ce qui lui permet d'analyser des documents volumineux pour la synthèse, l'extraction de connaissances et la synthèse.

Q3 : Comment Qwen3-Thinking se comporte-t-il dans des scénarios multilingues ?

Ce modèle se targue d'une grande maîtrise multilingue, parlant couramment 119 langues et dialectes, y compris divers dialectes à faibles ressources, ce qui le rend extrêmement polyvalent pour des applications mondiales.

Q4 : Quels sont les principaux avantages de l'utilisation de Qwen3-Thinking pour les tâches de raisonnement complexes ?

Il offre des améliorations significatives en matière de capacités de raisonnement logique, mathématique et de programmation, combinées à une meilleure compréhension du contexte long, ce qui le rend idéal pour les problèmes complexes à plusieurs étapes et les tâches analytiques.

Q5 : Quelles sont les principales limitations de Qwen3-Thinking ?

Ses principales limitations incluent la nécessité de ressources informatiques importantes et d'une infrastructure spécialisée, les difficultés potentielles liées à des tâches extrêmement novatrices et des coûts opérationnels plus élevés en raison de sa complexité et de son ampleur.

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