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Qwen 3 235B A22B
阿里云的Qwen 3融合了密集架构和MoE架构，可实现卓越的编码、多语言支持和跨119种语言的长上下文处理，从而为高效的企业解决方案提供支持。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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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: 'Qwen/Qwen3-235B-A22B-fp8-tput',
    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();
                                
                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-235B-A22B-fp8-tput",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

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获取 API 密钥 探索模型
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Qwen 3 235B A22B

产品详情

✨ 探索 Qwen3-235B-A22B：阿里云旗舰级 AI 模型

这 Qwen3-235B-A22B 由……开发的模型 阿里云，作为首屈一指的大型语言模型 (LLM)，它采用了一种复杂的技术。 混合专家（MoE）架构拥有令人印象深刻的 总共2350亿个参数它能智能地激活 每次推理涉及 220 亿个参数在关键领域取得了无与伦比的性能，例如 编程、数学和复杂推理它的多功能性还体现在： 119种语言这使其成为全球企业应用的理想解决方案，涵盖从软件开发到高级研究的各个领域。通过 AI/ML API 可以简化访问流程。

🚀 技术深度解析：架构与性能

Qwen3-235B-A22B 采用尖端技术设计 基于变压器的MoE架构它会动态选择 排名前 8 的专家 每个Tokens仅激活其总共 2350 亿个参数中的 220 亿个，从而在保持最佳性能的同时显著降低计算成本。增强功能 旋转定位嵌入 和 群组查询注意力它确保了卓越的效率。该模型已在广泛的数据集上进行了预训练。 36万亿个Tokens 跨越 119种语言并通过 RLHF 和严格的四阶段后训练过程进一步完善，以获得更优异的混合推理能力。

  • 上下文窗口： 原生支持 32K Tokens可扩展至令人印象深刻的 128K Tokens 集成 YaRN。
  • 关键基准：
    • ✅ 性能优于 OpenAI 的 o3-mini 在 AIME（数学）和 Codeforces（编程）上。
    • ✅ 超越 Gemini 2.5 Pro 在 BFCL（推理）和 LiveCodeBench 上。
    • ✅ 达到 MMLU 得分 0.828直接与 DeepSeek R1 竞争。
  • 绩效指标： 实现快速 40.1 个令牌/秒的输出速度 低延迟 0.54秒（TTFT - 首次令牌到达时间）。
  • API定价（极具竞争力）：
    • 输入标记： 每百万Tokens0.21美元
    • 输出标记： 每百万Tokens0.63美元
    • 购买 1000 个Tokens的成本（投入 + 产出）： 总计 0.00084 美元
Qwen3-235B-A22B 与其他型号的比较

性能对比：Qwen3-235B-A22B 与领先的LLM

💡 关键能力：赋能多样化应用

Qwen3-235B-A22B 在以下方面表现卓越 混合推理熟练地在详细的 思考模式（/think） 用于逐步解决问题和快速 无思考模式（/no_think） 为了快速响应。它原生支持 119种语言 确保多语言聊天机器人和高级翻译等应用在全球范围内无缝部署。凭借其强大的功能， 128K 令牌上下文窗口它能够高效地处理海量数据集、复杂的代码库和大量的文档，通过使用 XML 分隔符来保持结构一致性，从而保持高度的连贯性。

  • >卓越的编码能力： 在 LiveCodeBench 测试中，其性能优于 OpenAI 的 o1，支持 超过 40 种编程语言 （例如，Python、Java、Haskell）。它能够以极高的精度生成、调试和重构复杂的代码库。
  • 🧠 高级推理： 在 AIME 数学测试中超越 o3-mini，在 BFCL 逻辑推理测试中超越 o3-mini，使其成为需要深度分析能力的复杂问题解决场景的理想选择。
  • 🌍 多语言能力： 原生处理 119种语言为语义分析、内容本地化和高级翻译服务等关键跨语言任务提供支持。
  • 🏢 企业应用： 满足各种企业需求的催化剂，包括生物医学文献解析、复杂的金融风险建模、精确的电子商务意图预测和详细的法律文件分析。
  • 🤖 智能体工作流程： 支持高级功能，例如 工具调用， 这 模型上下文协议（MCP）以及函数调用，从而能够创建自主且高效的人工智能代理。
  • ⚙️ API 功能： 提供强大的 API 功能，包括 流输出， OpenAI API 兼容性并生成结构化输出，以便与现有系统无缝实时集成。

🎯 最佳应用场景：Qwen3-235B-A22B 的优势所在

Qwen3-235B-A22B 专为需要深度推理、可扩展性和多语言支持的复杂企业环境而设计。

  • 软件开发： 利用其在 Codeforces 和 LiveCodeBench 上的卓越性能，为大型项目提供自主代码生成、高级调试和智能重构功能。
  • 生物医学研究： 准确解析晦涩难懂的医学文献，构建复杂的临床笔记，并生成高度逼真的患者对话。
  • 财务建模： 进行复杂的风险分析，高效回答监管机构的问询，并运用精确的数字推理总结财务文件。
  • 多语言电子商务： 推动智能语义产品分类、精准用户意图预测，并部署高效的多语言聊天机器人 119种语言。
  • 法律分析： 利用以下方式促进对监管合规性和高级法律研究的全面多文档审查： 128K-token 上下文 无与伦比的连贯性。

🆚 比较优势：Qwen3-235B-A22B 相对于竞争对手

Qwen3-235B-A22B凭借其高效的MoE架构和卓越的多语言能力，在领先的LLM中脱颖而出。

  • 与 OpenAI 的 o3-mini 相比： 表现优于 在数学（AIME）和编程（Codeforces）方面，延迟更低（TTFT 为 0.54 秒，而其他设备为 0.7 秒）。提供显著优势。 更广泛的语言支持 （119 种语言对比约 20 种语言）。
  • 与Google Gemini 2.5 Pro 相比： 卓越 在推理（BFCL）和编码（LiveCodeBench）方面，使用更大的上下文窗口（128K Tokens vs. 96K Tokens）并通过其 MoE 设计实现更高效的推理。
  • 与 DeepSeek R1 对比： 与 MMLU 性能 (0.828) 相符 但 超越 在多语言任务和企业级可扩展性方面，同时提供 更优惠的 API 定价。
  • 与 GPT-4.1 相比： 竞争的 在核心编码和推理基准测试中，展现出明显的优势。 降低运营成本 和本地人 支持119种语言这与 GPT-4.1 主要关注英语形成了鲜明对比。

💻 代码示例：集成 Qwen3-235B-A22B

以下示例展示了如何通过 API 与 Qwen3-235B-A22B 模型进行交互，以完成聊天任务： 

 import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.aliyun.com/v1/qwen3/", # 示例 API 端点 api_key="YOUR_ALIYUN_API_KEY", ) response = client.chat.completions.create( model="Qwen/Qwen3-235B-A22B-fp8-tput", messages=[ {"role": "system", "content": "您是一位乐于助人的 AI 助手。"}, {"role": "user", "content": "/think 法国的首都是什么？请提供详细的解释。"}, ], temperature=0.7, max_tokens=200, ) print(response.choices[0].message.content)

⚠️ 重要局限性

  • 精度下降： 当上下文超出预期范围时，模型准确性可能会下降。 10万Tokens。
  • 思维模式延迟： 利用 “/think”模式 会增加响应延迟；使用 "/no_think" 为了更快地输出结果。
  • 访问限制： Qwen3-235B-A22B 是 未公开访问权限仅通过以下方式授予 阿里云模型工作室。
  • 许可限制： Qwen 许可证通常限制商业用途，因此主要用于 研究型。

🔗 API 集成详情

通过其全面的AI/ML API，集成Qwen3-235B-A22B非常简单。有关详细的技术文档和API参考，请访问阿里云官方资源。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

  • 问：Qwen3-235B-A22B 的 MoE 架构的主要优势是什么？

    答：混合专家（MoE）架构允许模型在每次推理中仅激活其 2350 亿个参数中的 220 亿个，从而显著降低计算成本，同时在各种任务中保持一流的性能。

  • 问：Qwen3-235B-A22B 支持多少种语言？

    答：它原生支持 119 种语言，因此非常适用于聊天机器人、翻译和全球内容分析等多语言应用。

  • 问：该模型的最大上下文窗口是多少？

    答：虽然它本身提供 32K 个 token 的上下文窗口，但通过 YaRN 可以扩展到惊人的 128K 个 token，从而能够处理非常大的文档和代码库。

  • 问：Qwen3-235B-A22B 是否可供公众使用？

    答：不，它不对外公开。访问权限仅通过阿里云模型工作室提供，其许可主要用于研究用途。

  • 问：与其他模式相比，它的 API 定价如何？

    答：Qwen3-235B-A22B 提供极具竞争力的 API 定价，输入Tokens每百万个 0.21 美元，输出Tokens每百万个 0.63 美元，1,000 个Tokens（输入+输出）的总成本为 0.00084 美元。

API 操练场（Playground）

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