Entwickler stehen heute vor einer zunehmenden Komplexität beim Erstellen intelligenter Anwendungen, die Vision und Code kombinieren. Herkömmliche rein textbasierte Modelle haben Schwierigkeiten mit UI-Verständnis, Layout-Übersetzung und strukturierter visueller Schlussfolgerung. Qwen3-VL-235B-A22B schließt diese Lücke durch ein leistungsstarkes multimodales Design, das visuelle Wahrnehmung mit Programmierlogik integriert.
Leser erfahren nicht nur, wie Qwen3-VL-235B-A22B Konkurrenten wie GLM-4.5V übertrifft, sondern auch, wie es effizient in Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Trae und Codex implementiert wird.
Was ist Qwen3-VL-235B-A22B?
Modelltyp: Multimodales (Vision-Language) Großmodell der Qwen3-Familie.
Architektur: Mixture-of-Experts (MoE) mit ~235 Mrd. Gesamtparametern, ~22 Mrd. aktivierten Parametern pro Inferenz.
Kontextlänge: Unterstützt bis zu 256 K Token, erweiterbar auf 1 M Token.
Visuelle Fähigkeiten: Zeichnet sich durch GUI-Elementerkennung, Screenshot-zu-Code (HTML/CSS/JS/Draw.io) und 2D/3D-Raumerschließung aus.
Sprachleistung: Entspricht rein textbasierten LLMs in Verständnis und Schlussfolgerung, während visuelle Eingaben nahtlos integriert werden.
OCR & Mehrsprachigkeit: Verarbeitet 32 Sprachen mit starker Leistung bei Unschärfe, Neigung oder schlechten Lichtverhältnissen.
Varianten:
- Instruct – Optimiert für interaktive Aufgaben und Dialoge.
- Thinking – Abgestimmt auf erweiterte Schlussfolgerung und Chain-of-Thought-Inferenz.
Qwen3-VL-235B-A22B führt in den Bereichen OCR, GUI-Schlussfolgerung und Codegenerierung und zeigt eine breite multimodale Kompetenz. Schwächen liegen hauptsächlich in der komplexen 3D-Raumverankerung und subjektiven Ausrichtungstasks. Insgesamt ist es eines der ausgewogensten und leistungsstärksten Vision-Language-Modelle, das derzeit benchmarkt wird.
Von Qwen
Wie Sie Qwen3-VL-235B-A22B zur Erstellung einer schnellen Code-Demo verwenden?
Qwen3-VL-235B-A22B zeigt eine unübertroffene Leistung im visuellen Coding. Mit einem Rekordwert von 92,0 bei Design2Code und 80,5 bei ChartMimic kann es komplexe Oberflächen, Diagramme und Dashboards präzise in sauberen, ausführbaren Code übersetzen.
Novita AI bietet APIs mit einem 32,8K-Kontextfenster, die für 0,98 $ pro 1K Eingabetoken und 3,95 $ pro 1K Ausgabetoken berechnet werden. Es liefert eine starke Leistung mit einer durchschnittlichen Latenz von 1,17 Sekunden und einem Durchsatz von 26,78 TPS (Token pro Sekunde).
Probieren Sie Fast Qwen 3 VL jetzt aus, um Ihre Demo zu erstellen!
Wie Sie die Code-Fähigkeiten von Qwen3-VL-235B-A22B entwickeln?
Prompt-Engineering für visuelle-zu-Code-Workflows
- Weisen Sie das Modell zunächst an, ein UI- oder Diagrammbild detailliert zu beschreiben, und fordern Sie es dann zur Codegenerierung auf. (Technik: Chain-of-Description).
- Geben Sie klare Beispiele für „Screenshot → HTML/CSS/JS“-Konvertierungen, damit das Modell Musterzuordnungen lernt.
Tool- und Agentenintegration
- Ermöglichen Sie dem Modell, Code-Bearbeitungstools aufzurufen: Datei öffnen, Diff anwenden, Tests ausführen. Nutzen Sie es als interaktiven „Assistenten“ statt als statischen Codegenerator.
- Schleife: Plan → Handeln → Beobachten → Überarbeiten, mit tatsächlichem Feedback von Linting/Tests, damit das Modell über die Umgebung lernt und sich verbessert.
Fine-Tuning / Instruction-Tuning auf Code-Korpora
- Sammeln Sie Datensätze aus UI-Screenshots + Zielcode + Tests. Fine-Tunen Sie das Modell (oder verwenden Sie LoRA) mit einer Mischung aus Reasoning-Dialogen und Codegenerierung.
- Mischen Sie Reasoning-Aufgaben und Code-Aufgaben, damit das Modell Logik- und Ausführungsverständnis behält.
Langkontext- und Multi-Datei-Unterstützung
- Nutzen Sie das große Kontextfenster des Modells (bis zu 256K Token), um gesamte Projekte zu füttern: mehrere Dateien, Abhängigkeiten, Schnittstellenspezifikationen.
- Fügen Sie Dateiübergreifende Referenzen und Task-Spezifikationen hinzu, damit die Codeausgabe kontextbezogen und korrekt ist.
Evaluierung und Iteration
- Benchmarken Sie mit Aufgaben wie „UI-Mockup in Code umwandeln“ (Metriken: Korrektheit, UI-Treue, Laufzeit).
- Überwachen Sie Fehlertypen (Layout-Abweichung, Logikfehler, fehlende Abhängigkeit) und iterieren Sie Datensatz und Prompting entsprechend.
Wie greifen Sie auf Qwen3-VL-235B-A22B zu?
1. Oberfläche (Am einfachsten für Einsteiger)
Probieren Sie Qwen 3 VL 235B A22B jetzt aus!
2. API-Zugriff (Für Entwickler)
Schritt 1: Einloggen und Zugriff auf die Modellbibliothek
Melden Sie sich bei Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.
Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell
Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.
Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion
Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Funktionen des ausgewählten Modells zu erkunden.
Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel
Zur Authentifizierung bei der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Auf der Seite „Einstellungen“ können Sie den API-Schlüssel wie in der Abbildung gezeigt kopieren.
Schritt 5: Installieren Sie die API
Installieren Sie die API über den für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.
Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit dem Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.
curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer session_edv1fJHNhzoHlVygGK0VnwTpo2gxM4nMxwcg-Wp0sEDOr0f-lQSFbRWwqOUMyXhtRQHShteDw48v2QNP86fLPA==" \
-d @- << 'EOF'
{
"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Be a helpful assistant"
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!"
}
],
"response_format": { "type": "text" },
"max_tokens": 16384,
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"min_p": 0,
"top_k": 50,
"presence_penalty": 0,
"frequency_penalty": 0,
"repetition_penalty": 1
}
EOF
3. Lokale Bereitstellung oder dedizierter Endpunkt
Anforderungen:
- Qwen3-VL-235B-A22B: 8 NVIDIA H200 GPUs.
Installationsschritte:
- Laden Sie die Modellgewichte von HuggingFace oder ModelScope herunter
- Wählen Sie das Inferenz-Framework: vLLM oder SGLang werden unterstützt
- Befolgen Sie den Bereitstellungsleitfaden im offiziellen GitHub-Repository
Sie wählen einen dedizierten Endpunkt, wenn Sie stabile Hochleistungsinferenz, benutzerdefinierte Modellkontrolle und niedrigere Kosten bei kontinuierlichen oder schweren Arbeitslasten benötigen, anstatt lokale GPUs und Infrastruktur zu warten.
Probieren Sie den dedizierten Endpunkt jetzt aus!
4. Integration von Code-Agent-Tools
Durch die Nutzung des Dienstes von Novita AI können Sie die regionalen Einschränkungen von Claude Code umgehen. Novita AI bietet außerdem Zugriffsanleitungen für Trae und Qwen Code, die in den folgenden Artikeln zu finden sind.
Novita bietet zudem SLA-Garantien mit 99% Service-Stabilität, was es besonders für hochfrequente Szenarien wie Codegenerierung und automatisiertes Testing geeignet macht.
Zusätzlich zu Deepseek 0324 können Nutzer auch leistungsstarke Coding-Modelle wie Kimi-k2 und Qwen3 Coder nutzen, deren Leistung nahe an Claudes proprietärem Sonnet 4 liegt, bei weniger als einem Fünftel der Kosten.
Zuerst: Holen Sie sich den API-Schlüssel
Holen Sie sich jetzt Ihren API-Schlüssel!
Qwen3-VL-235B-A22B in Cursor
Schritt 1: Installieren und aktivieren Sie Cursor
- Laden Sie die neueste Version von Cursor IDE von cursor.com herunter
- Abonnieren Sie den Pro-Plan, um API-basierte Funktionen zu aktivieren
- Öffnen Sie die App und schließen Sie die Erstkonfiguration ab
Schritt 2: Zugriff auf erweiterte Modelleinstellungen
- Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen (verwenden Sie Strg + F, um sie schnell zu finden)
- Gehen Sie zur Registerkarte “Modelle” im linken Menü
- Suchen Sie den Bereich “API-Konfiguration”
Schritt 3: Konfigurieren Sie die Novita AI-Integration
- Erweitern Sie den Bereich “API-Schlüssel”
- ✅ Aktivieren Sie den Schalter “OpenAI API-Schlüssel”
- ✅ Aktivieren Sie den Schalter “OpenAI-Basis-URL überschreiben”
- Im Feld “OpenAI API-Schlüssel”: Fügen Sie Ihren Novita AI API-Schlüssel ein
- Im Feld “OpenAI-Basis-URL überschreiben”: Ersetzen Sie die Standard-URL durch:
https://api.novita.ai/openai
Schritt 4: Fügen Sie mehrere KI-Coding-Modelle hinzu
Klicken Sie auf “+ Benutzerdefiniertes Modell hinzufügen” und fügen Sie jedes Modell hinzu:
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinkingzai-org/glm-4.6deepseek/deepseek-v3.1moonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
Schritt 5: Testen Sie Ihre Integration
- Starten Sie einen neuen Chat im Abfragemodus oder Agentenmodus
- Testen Sie verschiedene Modelle für unterschiedliche Coding-Aufgaben
- Überprüfen Sie, dass alle Modelle korrekt antworten
Probieren Sie Qwen 3 VL 235B A22B jetzt aus!
Qwen3-VL-235B-A22B in Claude Code
Für Windows
Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest:
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
Ersetzen Sie <[Novita API Key](https://novita.ai/settings/key-management)> durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel, den Sie von der Novita AI-Plattform erhalten haben. Diese Variablen bleiben für die aktuelle Sitzung aktiv und müssen zurückgesetzt werden, wenn Sie die Eingabeaufforderung schließen.
Für Mac und Linux
Öffnen Sie das Terminal und exportieren Sie die folgenden Umgebungsvariablen:
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
Starten von Claude Code
Nach Abschluss der Installation und Konfiguration können Sie Claude Code jetzt in Ihrem Projektverzeichnis starten. Navigieren Sie zu Ihrem gewünschten Projektstandort mit dem Befehl cd:
cd <your-project-directory>
claude .
Probieren Sie Qwen 3 VL 235B A22B jetzt aus!
Qwen3-VL-235B-A22B in Trae
Schritt 1: Öffnen Sie Trae und greifen Sie auf Modelle zu
Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie auf die Umschaltfläche für die AI-Seitenleiste in der oberen rechten Ecke, um die AI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zum AI-Management und wählen Sie Modelle aus.
Schritt 2: Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Modell hinzu und wählen Sie Novita als Anbieter
Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell hinzufügen, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialog zum Hinzufügen von Modellen aus dem Dropdown-Menü Anbieter = Novita.
Schritt 3: Wählen Sie das Modell aus oder geben Sie es ein
Wählen Sie aus dem Modell-Dropdown Ihr gewünschtes Modell aus (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 oder MiniMax-M1-80k, GLM 4.6). Wenn das genaue Modell nicht aufgeführt ist, geben Sie einfach die Modell-ID ein, die Sie aus der Novita-Bibliothek notiert haben. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Variante des gewünschten Modells auswählen.
Probieren Sie Qwen 3 VL 235B A22B jetzt aus!
Qwen3-VL-235B-A22B in Codex
Einrichtung der Konfigurationsdatei
Codex CLI verwendet eine TOML-Konfigurationsdatei, die sich unter folgenden Pfaden befindet:
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
Grundkonfigurationsvorlage
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
Starten der Codex CLI
codex
Grundlegende Nutzungsbeispiele
Codegenerierung:
> Create a Python class for handling REST API responses with error handling
Projektanalyse:
> Review this codebase and suggest improvements for performance
Fehlerbehebung:
> Fix the authentication error in the login function
Testing:
> Generate comprehensive unit tests for the user service module
5. Integration von Drittanbieter-Plattformen
- OpenAI-kompatible API: Genießen Sie problemlose Migration und Integration mit Tools wie Cline und Cursor, die für den OpenAI-API-Standard entwickelt wurden.
- Hugging Face: Nutzen Sie Modelle in Spaces, Pipelines oder mit der Transformers-Bibliothek über Novita AI-Endpunkte.
- Agenten- und Orchestrierungs-Frameworks: Verbinden Sie Novita AI einfach mit Partnerplattformen wie Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify und Langflow über offizielle Connectors und Schritt-für-Schritt-Integrationsanleitungen.
Qwen3-VL-235B-A22B zeigt eine führende Leistung in visuellem Coding, OCR und Reasoning-Benchmarks und definiert die Standards für multimodale Programmierung neu. Mit der 32,8K-Kontext-API von Novita AI, flexibler Bereitstellung (lokal oder dedizierter Endpunkt) und Integration mit modernen Coding-Agenten liefert das Modell hohe Präzision und Skalierbarkeit zu wettbewerbsfähigen Kosten.
Häufig gestellte Fragen
Was macht Qwen3-VL-235B-A22B unter multimodalen Modellen einzigartig? Es kombiniert eine 235-Mrd.-Parameter-Mixture-of-Experts-Architektur mit starker visueller Schlussfolgerung und erreicht state-of-the-art-Ergebnisse in den Design2Code- und ChartMimic-Benchmarks.
Wie kann ich die Code-Fähigkeiten von Qwen3-VL-235B-A22B verbessern? Wenden Sie Chain-of-Description-Prompting an, integrieren Sie Code-Bearbeitungstools, fine-tunen Sie es mit UI-zu-Code-Datensätzen und nutzen Sie seinen 256K-Token-Kontext für dateiübergreifende Schlussfolgerung.
Kann Qwen3-VL-235B-A22B in IDEs integriert werden? Ja. Es lässt sich nahtlos mit Cursor, Codex und Trae über die Novita AI- OpenAI-kompatiblen API-Endpunkte verbinden.
Novita AI ist eine KI-Cloud-Plattform, die Entwicklern eine einfache Möglichkeit bietet, KI-Modelle über unsere einfache API bereitzustellen, und gleichzeitig eine erschwingliche und zuverlässige GPU-Cloud zum Erstellen und Skalieren von Anwendungen bereitstellt.
