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

Модель Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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

26 ₽

за 1 млн входных токенов

260 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-03

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking

Сложные мультимодальные задачи в STEM и математике, где требуется пошаговое рассуждение над визуальным контентом.

Qwen3 VL 235B A22B Thinking — мультимодальная модель от Alibaba (Qwen), объединяющая мощную генерацию текста с глубоким пониманием визуального контента: изображений и видео. Суффикс «Thinking» означает, что модель использует внутреннее пошаговое рассуждение перед выдачей ответа, что особенно заметно в задачах, требующих многоэтапного анализа.

Архитектура построена по принципу Mixture-of-Experts: при общем числе параметров порядка 235B в каждом запросе активируется около 22B — это обеспечивает баланс между качеством и вычислительной эффективностью. Модель ориентирована на сложные задачи в области STEM, математики и визуального рассуждения, где требуется не просто распознать объект на изображении, но и провести цепочку логических умозаключений на основе увиденного.

Контекстное окно в 131 072 токена позволяет обрабатывать длинные документы с вкраплёнными изображениями, многостраничные технические материалы или последовательности кадров. Для задач, где точность важнее скорости, это один из наиболее способных открытых мультимодальных вариантов в семействе Qwen3.

Когда брать эту модель

✓ Решение задач по математике и физике с визуальными условиями (графики, схемы, формулы в виде изображений)
✓ Анализ технической документации и чертежей с последующей генерацией текстовых выводов
✓ Обработка научных статей с таблицами и диаграммами в рамках длинного контекста
✓ Мультимодальные агенты, которым нужно рассуждать над видеопоследовательностями или сериями изображений
✓ Образовательные приложения с разбором задач по STEM-дисциплинам

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Вот скриншот графика зависимости давления от температуры из научной статьи. Определи тип зависимости, выдели аномальные точки и объясни возможные физические причины отклонений.

Использование Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Thinking 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-vl-235b-a22b-thinking",
    "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-vl-235b-a22b-thinking",
    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-vl-235b-a22b-thinking",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);