Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo o desempenho apenas para a carga padrão de 10 mil tokens de entrada. Os resultados de outras cargas são históricos e não são mais atualizados.
Alibaba lançou uma versão mais recente, Qwen3.5 397B A17B. Sugerimos considerá-la como alternativa.
Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 VL 235B A22B Instruct
Resumo do modelo
InteligênciaUpdated
* Estimado
Verbosidade
Qwen3 VL 235B A22B Instruct está abaixo da média em inteligência e tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. O modelo aceita entrada em texto e imagem, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 262k tokens.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct alcança 10 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre os modelos comparáveis (mediana: 12).
O preço do Qwen3 VL 235B A22B Instruct é de $0.40 por 1M de tokens de entrada (preço um pouco alto, mediana: $0.29) e $1.60 por 1M de tokens de saída (preço um pouco alto, mediana: $0.92).
Com 53 tokens por segundo, Qwen3 VL 235B A22B Instruct é mais lento que a média (62).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto e imagem |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 262k ~393 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 235B |
| Parâmetros ativos | 22B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | Apache 2.0 |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
InteligênciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: pontuação
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Janela de contexto
Janela de contexto
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Velocidade de saída
Tempo por tarefa do Índice de Inteligência
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tempo de resposta de ponta a ponta
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Qwen3 VL 235B A22B Instruct
O Qwen3 VL 235B A22B Instruct foi lançado em 23 de setembro de 2025.
Alibaba criou o Qwen3 VL 235B A22B Instruct.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct alcança 10 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando abaixo da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 12).
Qwen3 VL 235B A22B Instruct gera a saída a 53.5 tokens por segundo (com base na API de Alibaba), um resultado abaixo da média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 61.8 t/s).
Qwen3 VL 235B A22B Instruct tem um tempo até o primeiro token (TTFT) de 2.75s (com base na API de Alibaba), um resultado um pouco acima da média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 1.73s).
Qwen3 VL 235B A22B Instruct custa $0.40 por 1M de tokens de entrada (melhor que a média, mediana: $0.53) e $1.60 por 1M de tokens de saída (melhor que a média, mediana: $1.94), com base na API de Alibaba.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct custa $0.40 por 1M de tokens de entrada e $1.60 por 1M de tokens de saída (com base na API de Alibaba). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.52 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores
Não, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct aceita entrada em texto e imagem.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct permite saída em texto.
Sim, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct aceita imagens como entrada e pode analisá-las, descrevê-las e responder a perguntas sobre elas.
Sim, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct é multimodal. Ele consegue processar entrada em texto e imagem e gerar saída em texto.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct tem 235 bilhões parâmetros (22 bilhões ativos).
Qwen3 VL 235B A22B Instruct é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 235 bilhões parâmetros no total, mas apenas 22 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.
Qwen3 VL 235B A22B Instruct foi lançado sob a licença Apache 2.0. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
Qwen3 VL 235B A22B Instruct alcança 10 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
Sim, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct está disponível por API em 4 provedores. Comparar provedores de API
Qwen3 VL 235B A22B Instruct está disponível em 4 provedores de API. Comparar provedores