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Qwen3 235B A22B Pensando

O Qwen3-Thinking se destaca em raciocínio profundo, processamento multilíngue e tarefas de grande contexto (131 mil tokens), superando seus pares em benchmarks como o MMLU (85,4%). Projetado para pesquisa científica, conteúdo multilíngue e análises empresariais, ele aproveita parâmetros de grande escala para a resolução avançada de problemas em diversos domínios.

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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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        role: 'system',
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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}`);
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main();

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Qwen3 235B A22B Pensando

Detalhes do produto

Apresentando o Qwen3-Thinking: uma IA poderosa para tarefas complexas.

Qwen3-Pensando Destaca-se como um modelo de IA de texto para texto de última geração, meticulosamente projetado para um desempenho excepcional em raciocínio complexo, diversos tarefas multilínguese extensivo processamento de contexto amploAproveitando a infraestrutura robusta da Alibaba Cloud, este modelo é especificamente otimizado para lidar com fluxos de trabalho complexos que exigem recursos analíticos avançados e tomada de decisões inteligentes.

Especificações técnicas e desempenho

🔧 Principais indicadores de desempenho:

Janela de contexto: 131 mil tokens — possibilitando uma compreensão profunda de conteúdo extenso.
Tarefas: Geração de texto a partir de texto — versátil para uma infinidade de aplicações.
Arquitetura: Baseado em Transformers, com 235 bilhões de parâmetros para uma inteligência incomparável.

📈 Métricas de desempenho aprimoradas:

O Qwen3-Thinking proporciona melhorias substanciais em capacidades de raciocínio, alcançando resultados de última geração em domínios críticos como lógica, matemática e programaçãoEsta versão também demonstra habilidades gerais superiores, incluindo seguimento avançado de instruções e geração de texto de alta qualidade. Seu refinamento compreensão de contexto longo e o "período de raciocínio" ampliado a tornam a escolha ideal para tarefas de raciocínio altamente complexas.

Visão geral da arquitetura do modelo Qwen3-Thinking, destacando seus 235 bilhões de parâmetros e recursos avançados de IA.

🔎 Principais Competências: Impulsionando a Inovação

Raciocínio complexo: Resolve desafios lógicos complexos em matemática, ciências e análise com excepcional precisão.
Proficiência multilíngue: Oferece compreensão e geração fluentes em 119 idiomas e dialetos, incluindo variantes complexas com poucos recursos.
Processamento de grande contexto: Capaz de analisar documentos com até 131 mil tokens para sumarização eficiente, extração de conhecimento e síntese abrangente de documentos.
Integração de ferramentas: Oferece suporte integrado a chamadas de funções avançadas e saída JSON estruturada para automação sofisticada.

💰 Estrutura de preços da API:

Entrada: $ 0,2415 por milhão de tokens
Saída: $ 2,415 por milhão de tokens

💡 Casos de uso ideais: onde o pensamento Qwen3 se destaca

Pesquisa científica: Acelerar o processamento de artigos de pesquisa, a interpretação de dados complexos e o teste rigoroso de hipóteses.
Aplicações multilíngues: Facilitar traduções avançadas, geração de conteúdo multilíngue e esforços de localização precisos.
Análise Empresarial: Extrair informações essenciais de grandes volumes de relatórios técnicos, contratos legais ou documentos regulatórios complexos.
Educação: Fornecendo suporte a sistemas de tutoria sofisticados para disciplinas como matemática, física e programação avançada.

💻 Exemplo de código

💬 Comparação com outros modelos líderes:

Vs. Claude 4 Opus

Qwen3-Pensando Prioriza alta precisão em tarefas complexas com um desempenho impressionante. janela de contexto de token 256K (expansível). Em contraste, Claude 4 Trabalho Destaca-se pela precisão de codificação e automação de API, oferecendo um contexto de 200 mil tokens e uma pontuação líder de 72,5% no SWE-bench, ideal para tarefas analíticas e generativas estáveis.

Vs. Gemini 2.5 Flash

Enquanto Qwen3-Pensando Distingue-se pelo suporte superior a contextos de longo prazo e fluxos de trabalho avançados baseados em agentes. Gemini 2.5 Flash É otimizado para velocidade e custo-benefício, apresentando um contexto de token de 128 mil e um resultado de 63,8% no teste de eficiência de software (SWE).

Em comparação com OpenAI o3-mini

Qwen3-Pensando Concentra-se em acelerar fluxos de trabalho orientados a agentes e o uso inteligente de ferramentas. Em contraste, OpenAI o3-mini Executa tarefas de propósito geral com eficiência, suporta um contexto de token de 128 mil caracteres e alcança 69,1% no SWE-bench, visando aplicações mais amplas sem integração profunda com agentes.

⚠ Limitações: Considerações importantes

Embora o Qwen3-Thinking ofereça capacidades excepcionais, particularmente no processamento de contextos longos e na execução de tarefas com agentes, sua implementação exige recursos computacionais significativos e infraestrutura especializada. Como outros modelos de grande porte, pode encontrar desafios com tarefas altamente inovadoras ou ambíguas, beneficiando-se enormemente de envolvimento humano para controle de qualidade, segurança e verificação de resultados. A complexidade inerente do modelo também pode levar ao aumento de custos operacionais.

ⓘ Perguntas frequentes (FAQ)

P1: Para que serve o Qwen3-Thinking?

O Qwen3-Thinking é um modelo avançado de IA de texto para texto otimizado para raciocínio complexo, tarefas multilíngues e processamento de contexto amplo, destacando-se em fluxos de trabalho intrincados que exigem capacidades analíticas profundas.

Q2: Qual é a janela de contexto máxima que o Qwen3-Thinking consegue processar?

O Qwen3-Thinking suporta uma grande janela de contexto de até 131 mil tokens, permitindo analisar documentos extensos para sumarização, extração de conhecimento e síntese.

Q3: Como o Qwen3-Thinking se comporta em cenários multilíngues?

O modelo possui alta proficiência multilíngue, sendo fluente em 119 idiomas e dialetos, incluindo vários dialetos com poucos recursos, o que o torna altamente versátil para aplicações globais.

Q4: Quais são as principais vantagens de usar o Qwen3-Thinking para tarefas de raciocínio complexo?

Oferece melhorias significativas nas capacidades de raciocínio em lógica, matemática e programação, combinadas com uma compreensão aprimorada de contextos longos, tornando-o ideal para problemas complexos de várias etapas e tarefas analíticas.

Q5: Quais são as principais limitações do Qwen3-Thinking?

Suas principais limitações incluem a necessidade de recursos computacionais significativos e infraestrutura especializada, potenciais desafios com tarefas extremamente inovadoras e custos operacionais mais elevados devido à sua complexidade e escala.

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