Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
Alibaba lanzó una versión más reciente, Qwen3.5 397B A17B. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
Resumen del modelo
Verbosidad
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct está por encima del promedio en inteligencia y tiene un precio razonable en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 256k tokens.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct obtiene 12 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 12).
El precio de Qwen3 235B A22B 2507 Instruct es de $0.22 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.47) y $0.88 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $1.74).
Con 48 tokens por segundo, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct es más lento que el promedio (62).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 256k ~384 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 235B |
| Parámetros activos | 22B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Qwen3 235B A22B 2507 Instruct
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct se lanzó el 21 de julio de 2025.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct fue creado por Alibaba.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct obtiene 12 puntos (estimados) en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 12).
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct genera 47.8 tokens de salida por segundo (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor por debajo del promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 61.9 t/s).
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 1.28 s (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor mejor que el promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 1.35 s).
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct cuesta $0.22 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $0.47) y $0.88 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $1.74), según la mediana de los proveedores que sirven el modelo.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct cuesta $0.22 por 1 M de tokens de entrada y $0.88 por 1 M de tokens de salida (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.29 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores
No, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct admite entrada de texto.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct admite salida de texto.
No, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct tiene una ventana de contexto de 260k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct tiene 235 mil millones de parámetros (22 mil millones activos).
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 235 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 22 mil millones de parámetros activos.
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial. Ver licencia
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct obtiene 12 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
Sí, Qwen3 235B A22B 2507 Instruct está disponible mediante API a través de 7 proveedores. Comparar proveedores de API
Qwen3 235B A22B 2507 Instruct está disponible a través de 7 proveedores de API. Comparar proveedores