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

Модель Qwen: Qwen3 235B A22B 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

45.5 ₽

за 1 млн входных токенов

182 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen3 235B A22B

Задачи, где нужна глубина рассуждений уровня топовых плотных моделей при умеренных затратах на инференс благодаря MoE-архитектуре.

Qwen3-235B-A22B — флагманская модель семейства Qwen3 от Alibaba, построенная на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). При общем объёме 235 миллиардов параметров в каждом проходе активируется только 22 миллиарда, что делает модель значительно эффективнее по вычислительным затратам, чем плотные модели сопоставимого класса.

Ключевая особенность — встроенный режим «думающего» рассуждения (thinking mode): модель умеет переключаться между быстрым ответом и развёрнутой цепочкой внутренних рассуждений в зависимости от сложности задачи. Это делает её особенно сильной в математике, логических задачах, программировании и многошаговом анализе. Контекстное окно в 131 072 токена позволяет работать с большими документами и длинными диалогами без потери связности.

Модели семейства Qwen3 демонстрируют высокую многоязычную компетентность, включая уверенную работу с русским языком. Для задач, где важно соотношение качества рассуждений и стоимости инференса, MoE-архитектура Qwen3-235B-A22B представляет собой практически обоснованный выбор.

Когда брать эту модель

✓ Сложные математические и логические задачи, требующие многошагового рассуждения
✓ Генерация и ревью кода, отладка алгоритмов
✓ Анализ длинных документов и технических спецификаций (до 131k токенов)
✓ Агентные сценарии с цепочками инструментов и планированием
✓ Многоязычные задачи, включая работу с русскоязычным контентом

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Реши задачу по комбинаторике с подробным пошаговым объяснением: сколькими способами можно расставить 8 ладей на шахматной доске так, чтобы они не атаковали друг друга?

Использование Qwen: Qwen3 235B A22B 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",
    "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",
    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",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);