Indlæser kataloget…
Indlæser kataloget…
Qwens Mixture-of-Experts-model med åbne vægte til instruktionsfølgning, med et kontekstvindue på 262k tokens. Den svarer direkte uden en separat ræsonneringsfase.
Oversigt. Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 er udgivelsen fra juli 2025 af Qwens største Qwen3-model, optimeret til at følge instruktioner. Det er en Mixture-of-Experts-model med i alt 235 milliarder parametre. Den aktiverer 22 milliarder af dem per token (8 ud af 128 eksperter), så den kører til en meget lavere pris, end den samlede størrelse antyder. Den håndterer tekst som inddata og uddata, accepterer et kontekstvindue på op til 262.144 tokens og er udgivet under Apache 2.0-licensen.
Vigtigste styrker. - Stærk flersproget ydeevne med nogle af de højeste scorer i sin klasse - Stort kontekstvindue til lange dokumenter og informationssøgning - Lav pris i forhold til sin størrelse takket være Mixture-of-Experts-arkitekturen - Åbne vægte under Apache 2.0, så den samme model kan betjenes af flere leverandører
Anvendelsesområder. Brug den, når du har brug for en stærk allround-model til en lav pris per token. Den er velegnet til lange dokumenter, flersproget arbejde, opsummering, dataudtræk og chatassistenter, hvor et direkte svar er bedre end en synlig tankekæde. Den passer også til opgaver, der kræver forudsigelig svartid. Den returnerer ingen ræsonneringstokens, så længden på uddata og prisen holder sig tæt på selve svaret.
Begrænsninger. Dette er varianten uden ræsonnering, og den ignorerer indstillinger for ræsonneringsniveau. Til matematik med mange trin, planlægning eller svære kodningsopgaver vil en ræsonneringsmodel normalt klare sig bedre. Qwen udgiver en separat Thinking-2507-variant til de opgaver. Modellen accepterer kun tekst, uden billeder eller lyd som inddata, og returnerer højst 16.384 tokens per svar.
Bemærkning om suverænitet. Modellen er udviklet af Qwen, en del af Alibaba Group, og udgivet med åbne vægte. Vægtene kan køre hvor som helst, så modelskaberen ser aldrig dine prompter. Hvor dine data bliver behandlet, og under hvilke vilkår for opbevaring og træning, afhænger af det endepunkt, der betjener forespørgslen, ikke af modellen.
| Inferensleverandør | Suverænitet | Kører i | Ind / ud per 1 mio. | Status | Fastgør |
|---|---|---|---|---|---|
| L3 | 0,75 / 2,25€ | Online | |||
| L2 | 0,18 / 0,54€ | Online | |||
| L0 | 0,20 / 0,80€+3 betingede priser | Online |
14 anvendelsesområder klassificeret af redaktøren. Noten forklarer hvorfor.
Indbygget egenskab til værktøjskald med en 235 milliarder parametre stor mixture-of-experts-base (22 milliarder aktive) understøtter pålideligt valg af funktioner og generering af argumenter til applikations-backends.
Et kontekstvindue på 262k kan indlæse store diffs og kontekst fra flere filer i én arbejdsgang, hvilket er en praktisk fordel ved gennemgang af hele repositories.
Kontekstvinduet på 262k og understøttelse af værktøjskald gør det muligt for modellen at opbevare omfattende planer, mellemresultater og uddata fra værktøjer i en enkelt session.
En kontekst på 262k og en stor mixture-of-experts-base understøtter opsummering af lange rapporter, transskriptioner og dokumentsamlinger i et enkelt kald.
Kontekstvinduet på 262k understøtter spørgsmål og svar i lange dokumenter eller dokumentsamlinger uden behov for aggressiv opdeling i bidder.
Understøttelse af værktøjskald og optimering til instruktioner passer godt til skemabaseret JSON-uddata i behandlingskæder til dataudtræk.
Værktøjskald og et kontekstvindue på 262k understøtter agentiske kodningsløkker, men denne Instruct-variant har ingen angivet ræsonneringstilstand, så den ligger efter ræsonneringsoptimerede kodningsmodeller til autonome opgaver med mange trin.
Stærk evne til at følge instruktioner og bruge værktøjskald gør den velegnet til support-chatbots, men det samlede parametertal på 235 milliarder gør driftsomkostninger og svartid til en begrænsning sammenlignet med mindre modeller.
Modeller i Qwen-familien er generelt stærke til flersproget arbejde, men der er ikke registreret nogen oversættelsesspecifik evaluering på dette kort, så egnetheden er foreløbig.
Der er ikke angivet nogen billedforståelse for denne variant, så spørgsmål og svar til billeder kræver en separat multimodal model.
Der er ikke angivet nogen egenskaber for lyd ind eller ud; stemmeagenter kræver en lydløsning, som denne rene tekstmodel ikke tilbyder i sig selv.
Der er ikke angivet nogen egenskab for lydinddata, så modellen kan ikke udføre tale til tekst direkte.
Tal fra eksterne kilder, ikke vores egne vurderinger. Percentiler er målt mod hele Stav-kataloget.
Beregnet ud fra aa-intelligence-index, gpqa-diamond, aa-engineering-index, aa-coding-index, livecodebench, terminal-bench-v4, ifbench, aa-multilingual-index, aa-lcr.
curl https://api.stav.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $STAV_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'→ X-Stav-Request-Id · X-Stav-Model · X-Stav-Provider → X-Stav-Sovereignty-Level — det niveau, forespørgslen blev betjent på