Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

Модель Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

131K

контекст, токенов

14.95 ₽

за 1 млн входных токенов

149.5 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-06

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Задачи, где нужна глубина рассуждения уровня frontier-моделей при возможности самостоятельного развёртывания.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — открытая модель с архитектурой Mixture-of-Experts от Alibaba/Qwen, ориентированная на сложные задачи рассуждения. При общем объёме 235 миллиардов параметров в каждом проходе активируется лишь 22 миллиарда, что делает вычисления значительно эффективнее по сравнению с плотными моделями сопоставимого класса. Суффикс Thinking в названии указывает на режим внутреннего рассуждения (chain-of-thought), при котором модель разворачивает промежуточные шаги до выдачи финального ответа.

Модель поддерживает контекстное окно в 131 072 токена, что позволяет работать с объёмными документами, длинными диалогами и многошаговыми задачами без потери контекста. Как open-weight решение, она доступна для локального развёртывания и дообучения. Версия 2507 является актуальным обновлением линейки Qwen3, выпущенным в середине 2025 года и нацеленным на улучшение качества рассуждений относительно предыдущих чекпоинтов.

Основная сила модели — многошаговый логический вывод, математика, программирование и аналитические задачи, где важна прозрачность хода мысли. Для задач, требующих быстрого ответа без глубокого рассуждения, стоит рассмотреть более лёгкие варианты из семейства Qwen3.

Когда брать эту модель

✓ Сложные математические и алгоритмические задачи, требующие пошагового вывода
✓ Анализ и генерация кода с объяснением логики решения
✓ Работа с длинными документами: юридические тексты, научные статьи, технические спецификации
✓ Исследовательские и аналитические пайплайны, где важна прозрачность рассуждений
✓ Локальное или on-premise развёртывание благодаря открытым весам

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Реши задачу оптимизации: дан граф из 50 узлов с весами рёбер, найди минимальное остовное дерево и объясни каждый шаг алгоритма Крускала с обоснованием выбора рёбер.

Использование Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);