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Qwen3 235B A22B 思考
Qwen3-Thinking 在深度推理、多语言处理和大规模上下文任务（13.1万个词元）方面表现出色，在 MMLU 等基准测试中超越同类产品（得分率达 85.4%）。它专为科学研究、多语言内容和企业分析而设计，利用大规模参数进行高级跨领域问题解决。
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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({
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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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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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    API 操练场（Playground）

    在集成之前，请在沙箱环境中测试所有 API 模型。

    我们提供超过 300 种模型供您集成到您的应用程序中。

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Qwen3 235B A22B 思考

产品详情

揭秘 Qwen3-Thinking：一款能够胜任复杂任务的强大人工智能

Qwen3-思考 它是一款最先进的文本到文本人工智能模型，经过精心设计，性能卓越。 复杂推理， 各种各样的 多语言任务以及广泛的 大上下文处理利用阿里云强大的基础设施，该模型经过专门优化，能够处理需要强大分析能力和智能决策能力的复杂工作流程。

技术规格及性能

🔧核心基准测试：

  • 上下文窗口： 131K Tokens——助力深入理解海量内容。
  • 任务： 文本到文本的生成——用途广泛，适用于各种应用。
  • 建筑学： 基于 Transformer 架构，拥有 2350 亿个参数，实现无与伦比的智能。

📈 增强的性能指标：

Qwen3-Thinking 在以下方面带来了显著的改进 推理能力在关键领域取得了最先进的成果，例如： 逻辑、数学和编程这一版本还展现了卓越的通用能力，包括高级指令跟踪和高质量文本生成。其改进 长远理解 更长的“思考时间”使其成为高度复杂的推理任务的最佳选择。

Qwen3-Thinking 模型架构概述，重点介绍其 2350 亿个参数和先进的 AI 功能。

🔎 关键能力：驱动创新

  1. 复杂推理： 能够以极高的精确度解决数学、科学和分析领域的多步骤逻辑难题。
  2. 多语言能力： 支持 119 种语言和方言的流畅理解和生成，包括具有挑战性的低资源变体。
  3. 大上下文处理： 能够分析多达 131K 个词元的文档，实现高效的摘要、知识提取和全面的文档合成。
  4. 工具集成： 无缝支持高级函数调用和结构化 JSON 输出，实现复杂的自动化。

💰 API 定价结构：

  • 输入： 0.2415美元 每百万Tokens
  • 输出： 2.415美元 每百万Tokens

💡 最佳应用场景：Qwen3思维的优势所在

  • 科学研究： 加快研究论文处理、复杂数据解读和严格假设检验的速度。
  • 多语言应用： 促进高级翻译、跨语言内容生成和精准本地化工作。
  • 企业分析： 从海量技术报告、法律合同或复杂的监管文件中提取关键信息。
  • 教育： 为数学、物理和高级编程等科目提供复杂的辅导系统。

💻 代码示例

💬 与其他领先型号的比较：

与Claude 4 Opus 的对决

Qwen3-思考 在复杂任务中优先考虑高精度，并具有令人印象深刻的…… 256K 令牌上下文窗口 （可扩展的）。相比之下， Claude 4 工作 在编码准确性和 API 自动化方面表现出色，提供 20 万个令牌上下文和领先的 72.5% SWE-bench 分数，非常适合稳定的分析和生成任务。

与 Gemini 2.5 闪光灯相比

尽管 Qwen3-思考 它以卓越的长上下文支持和先进的代理工作流程而著称， 双子座 2.5 闪光灯 针对速度和成本效益进行了优化，具有 128K 个Tokens上下文和 63.8% 的 SWE-bench 结果。

与 OpenAI o3-mini 对比

Qwen3-思考 专注于加速智能体工作流程和智能工具的使用。相比之下， OpenAI o3-mini 能够有效处理通用任务，支持 128K 令牌上下文，在 SWE-bench 测试中达到 69.1%，旨在实现更广泛的应用，而无需深度代理集成。

⚠ 局限性：重要注意事项

尽管 Qwen3-Thinking 提供了卓越的功能，尤其是在长上下文处理和智能体任务执行方面，但其部署需要 大量计算资源 以及专门的基础设施。与其他大型模型一样，它可能会遇到高度新颖或模糊的任务挑战，而以下因素将极大地帮助它： 人类参与 用于质量控制、安全和结果验证。该模型固有的复杂性也可能导致更高的风险。 运营成本。

ⓘ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：Qwen3-Thinking 的设计用途是什么？

Qwen3-Thinking 是一款先进的文本到文本 AI 模型，针对复杂推理、多语言任务和大上下文处理进行了优化，在需要深度分析能力的复杂工作流程中表现出色。

Q2：Qwen3-Thinking 可以处理的最大上下文窗口是多少？

Qwen3-Thinking 支持高达 131K 个标记的大型上下文窗口，使其能够分析大量文档以进行摘要、知识提取和综合。

Q3：Qwen3-Thinking 在多语言场景下的表现如何？

该模型拥有极高的多语言能力，精通 119 种语言和方言，包括各种低资源方言，使其在全球范围内具有极高的通用性。

Q4：使用 Qwen3-Thinking 进行复杂推理任务的主要优势是什么？

它在逻辑、数学和编码方面的推理能力有了显著提高，同时增强了对长远语境的理解能力，使其成为解决高度复杂的多步骤问题和分析任务的理想选择。

Q5：Qwen3思维的主要局限性是什么？

它的主要局限性包括需要大量的计算资源和专门的基础设施，在处理极其新颖的任务时可能面临挑战，以及由于其复杂性和规模而导致的较高运营成本。

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