Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 jetzt auf Novita AI verfügbar

Alibabas revolutionäres Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ist jetzt auf Novita AI verfügbar.

Dieses Denkmodell übertrifft OpenAI O4-mini, Claude4 Opus und andere Branchenführer in Denkbenchmarks zu einem Bruchteil der Kosten. Mit 92,3 % bei AIME25 und nativer 256K-Kontextunterstützung setzt es neue Maßstäbe für komplexe Problemlösungen. Das Modell verfügt über 235B Parameter (22B aktiviert) mit erweiterten Denkfähigkeiten für mathematisches Denken, Codierung und analytische Aufgaben.

Aktuelle Preise auf Novita AI: 131072 Kontext, 0,3 $/M Eingabe-Tokens, 3 $/M Ausgabe-Tokens.

Demo von 235B-A22B-Thinking-2507 testen

Was ist Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507?

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 ist eine erweiterte Denkversion von Alibabas Flaggschiff-Modell mit 235B Parametern. Nach drei Monaten kontinuierlicher Optimierung liefert dieses Modell deutliche Verbesserungen bei der Denktiefe, beim mathematischen Problemlösen und bei komplexen analytischen Aufgaben.

Das Modell baut auf der Qwen3-235B-A22B-Architektur auf und wurde speziell für Denkfähigkeiten optimiert. Es erzielt bei akademischen Benchmarks branchenführende Ergebnisse unter den Open-Source-Denkmodellen.

Durchbruch-Verbesserungen

Revolutionäre Denkverbesserungen
Dramatische Sprünge im logischen Denken, in Mathematik, Naturwissenschaften und Programmierung. Das Modell zeichnet sich bei akademischen Benchmarks aus, die normalerweise menschliches Fachwissen erfordern.

Erweiterte allgemeine Fähigkeiten
Deutlich bessere Befolgung von Anweisungen, Werkzeugnutzung und Textgenerierung. Verbesserte Ausrichtung an menschlichen Präferenzen bei gleichzeitiger Beibehaltung strukturierter Denkprozesse.

Beherrschung erweiterter Kontexte
Das Verständnis langer Kontexte von 256K bewahrt die perfekte Kohärenz über ganze Dokumente, Forschungsarbeiten und erweiterte Argumentationsketten hinweg.

Hinweis: Erweiterte Denkfähigkeiten werden für hochkomplexe Denkaufgaben, die eine tiefgehende analytische Verarbeitung erfordern, dringend empfohlen.

Hauptmerkmale und Fähigkeiten

Technische Spezifikationen

• Typ: Kausale Sprachmodelle
• Trainingsphase: Vortraining & Nachtraining
• Gesamtparameter: 235B mit 22B aktiviert
• Anzahl der Parameter (ohne Embedding): 234B
• Architektur: 94 Ebenen
• Attention Heads (GQA): 64 für Q und 4 für KV
• Experten: 128 insgesamt, 8 aktiviert
• Kontextlänge: 262.144 Token nativ
• Modus: Nur Denkmodus (automatische Einbindung des thinking-Tags)

Leistungsbenchmarks

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 konkurriert nicht nur mit Branchenführern – es dominiert sie. Dieses Denkmodell übertrifft Premiummodelle durchgängig in umfassenden Evaluierungsbenchmarks.

Umfassende Leistungsergebnisse

Quelle: Qwen Official huggingface

Wichtigste Leistungshighlights

Mathematische Exzellenz
Erreicht 92,3 % bei AIME25, gleichauf mit OpenAI O4-mini (92,7 %) und übertrifft alle anderen Modelle. Erzielt 83,9 % bei HMMT25, übertrifft Gemini-2.5 Pro (82,5 %) und schlägt Claude4 Opus Thinking (58,3 %) deutlich.

Überlegenes Wissensverständnis
Erreicht 81,1 % bei GPQA, auf dem Niveau von Deepseek-R1 und OpenAI O4-mini. Erzielt führende 64,9 % bei SuperGPQA und übertrifft damit alle Wettbewerber, einschließlich Gemini-2.5 Pro (62,3 %).

Führungsrolle beim Programmieren
Dominiert mit 74,1 % bei LiveCodeBench v6 und übertrifft alle Modelle, darunter Gemini-2.5 Pro (72,5 %) und OpenAI O4-mini (71,8 %). Erzielt mit 2134 den höchsten CFEval-Wert aller bewerteten Modelle.

Beherrschung des Denkens
Erzielt 78,4 % bei LiveBench, wettbewerbsfähig mit den Top-Modellen. Erreicht 18,2 % bei HLE (nur Text), nähert sich OpenAI O4-mini (18,1 %) und übertrifft die vorherige Qwen3-Version (11,8 %).

Ausrichtung an Benutzerpräferenzen
Erzielt 79,7 % bei Arena-Hard v2, nur übertroffen von OpenAI O3 (80,8 %) und besser als Deepseek-R1 (72,2 %). Erzielt mit 88,3 % den höchsten Wert bei WritingBench und übertrifft alle Wettbewerber.

Mehrsprachige Exzellenz
Führt mit 80,6 % bei MultiIF und übertrifft die meisten Modelle außer OpenAI O3 (80,3 %). Erzielt mit 60,1 % bei PolyMATH einen Durchbruch und übertrifft alle Wettbewerber, einschließlich Gemini-2.5 Pro (52,2 %), deutlich.

So greifen Sie auf Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 auf Novita AI zu

Der Einstieg in Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 auf Novita AI ist für Entwickler und Forscher unkompliziert.

Nutzen Sie den Playground (keine Programmierkenntnisse erforderlich)

Sofortiger Zugriff: Melden Sie sich an und beginnen Sie in Sekundenschnelle mit Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 zu experimentieren.

Interaktive Oberfläche: Testen Sie komplexe Denkaufforderungen und visualisieren Sie strukturierte Ausgaben in Echtzeit.

Modellvergleich: Vergleichen Sie Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 mit anderen führenden Modellen für Ihren spezifischen Anwendungsfall.

Integration über API (für Entwickler)

Verbinden Sie Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 mit Ihren Anwendungen über die einheitliche REST-API von Novita AI.

Option 1: Direkte API-Integration (Python-Beispiel)

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_CnjsV-lI2tqhCbXYRCfnfGoFieN4Ubn2A-5n07_AE0vOcfoffz0egjxrlijiCdtsOlBLaPuCbLNhDmP3naR3Dg==",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  

Hauptmerkmale:

• OpenAI-kompatible API für nahtlose Integration
• Flexible Parametersteuerung für Feineinstellung
• Streaming-Unterstützung für Echtzeitantworten

Option 2: Multi-Agent-Workflows mit OpenAI Agents SDK

Erstellen Sie anspruchsvolle Multi-Agent-Systeme mit Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507:

• Plug-and-Play-Integration: Verwenden Sie Novita AIs Modelle in jedem OpenAI Agents-Workflow
• Erweiterte Agentenfähigkeiten: Unterstützung für Übergaben, Routing und Tool-Integration
• Skalierbare Architektur: Entwerfen Sie Agenten, die Aufgaben delegieren und komplexe Funktionen ausführen können

Verbindung mit Drittanbieter-Plattformen

Entwicklungstools: Nahtlose Integration mit beliebten IDEs und Entwicklungsumgebungen wie Cursor, Trae und Cline über OpenAI-kompatible APIs.

Orchestrierungs-Frameworks: Verbinden Sie sich mit LangChain, Dify, Langflow und anderen KI-Orchestrierungsplattformen über offizielle Konnektoren.

Hugging Face-Integration: Verwenden Sie Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 in Spaces, Pipelines oder mit der Transformers-Bibliothek über Novita AI-Endpunkte.

Bewährte Vorgehensweisen für optimale Leistung

Befolgen Sie diese offiziellen Richtlinien des Qwen-Teams für optimale Leistung.

Empfohlene Sampling-Parameter

• Temperature: 0.6
• TopP: 0.95
• TopK: 20
• MinP: 0

Passen Sie presence_penalty zwischen 0-2 an, um Wiederholungen zu reduzieren. Höhere Werte können gelegentlich zu Sprachvermischungen führen.

Richtlinien zur Ausgabelänge

• Standardabfragen: 32.768 Token
• Komplexe Probleme: 81.920 Token für Mathematik- und Programmierwettbewerbe
• Ausreichend Platz gewährleistet detaillierte Denkprozesse und umfassende Antworten

Ausgabeformat standardisieren

• Mathe-Aufgaben: Fügen Sie “Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}.” hinzu.
• Multiple-Choice: Fügen Sie eine JSON-Struktur ein: “Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., “answer”: “C”.”

Multi-Turn-Gespräche

Historische Ausgaben sollten Denkinhalte ausschließen. Nur endgültige Antworten gehören in den Gesprächsverlauf. Die Jinja2-Chat-Vorlage erledigt dies automatisch.

Fazit

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 beweist, dass Open-Source-KI mit kommerziellen Denkmodellen mithalten kann. Mit 92,3 % bei AIME25 und 74,1 % bei LiveCodeBench steht es OpenAIs O4-mini und Claude4 Opus zu einem Bruchteil der Kosten in nichts nach. Das 256K-Kontextfenster und die erweiterte Denkarchitektur zeichnen sich bei komplexen Denkaufgaben aus. Mit 0,15 $/M Eingabe-Tokens auf Novita AI demokratisiert es den Zugang zu hochmoderner KI-Denkfähigkeit.

Testen Sie Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 noch heute auf Novita AI.

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 für den Aufbau und die Skalierung bietet.