Los desarrolladores se enfrentan hoy a una complejidad creciente al construir aplicaciones inteligentes que combinan visión y código. Los modelos tradicionales solo de texto tienen dificultades con la comprensión de interfaces de usuario, la traducción de diseños y el razonamiento visual estructurado. Qwen3-VL-235B-A22B supera esta brecha mediante un diseño multimodal potente que integra la percepción visual con la lógica de programación.
Los lectores comprenderán no solo cómo Qwen3-VL-235B-A22B supera a rivales como GLM-4.5V, sino también cómo implementarlo de manera eficiente en entornos de desarrollo como Cursor, Trae y Codex.
¿Qué es Qwen3-VL-235B-A22B?
Tipo de modelo: Modelo grande multimodal (visión-lenguaje) de la familia Qwen3.
Arquitectura: Mixture-of-Experts (MoE) con aproximadamente 235 B parámetros totales, ~22 B activados por inferencia.
Longitud de contexto: Soporta hasta 256 K tokens, ampliable a 1 M tokens.
Capacidades visuales: Destaca en reconocimiento de elementos GUI, conversión de captura a código (HTML/CSS/JS/Draw.io) y razonamiento espacial 2D/3D.
Rendimiento lingüístico: Iguala a los LLM solo de texto en comprensión y razonamiento mientras integra la entrada visual de manera fluida.
OCR y multilingüismo: Maneja 32 idiomas con buen rendimiento incluso en condiciones de desenfoque, inclinación o poca luz.
Variantes:
- Instruct — optimizada para tareas interactivas y diálogo.
- Thinking — ajustada para razonamiento extendido e inferencia con cadena de pensamiento.
Qwen3-VL-235B-A22B lidera en OCR, razonamiento GUI y generación de código, mostrando una amplia competencia multimodal. Sus debilidades se encuentran principalmente en el anclaje espacial 3D complejo y tareas de alineación subjetiva. En general, es uno de los modelos de visión-lenguaje más equilibrados y de alto rendimiento evaluados actualmente.
De Qwen
¿Cómo usar Qwen3-VL-235B-A22B para crear una demostración de código rápida?
Qwen3-VL-235B-A22B muestra un poder inigualable en la codificación visual. Con un récord de 92.0 en Design2Code y 80.5 en ChartMimic, puede traducir con precisión interfaces complejas, gráficos y tableros en código limpio y ejecutable.
Novita AI ofrece APIs que soportan una ventana de contexto de 32.8K, con un precio de $0.98 por 1K tokens de entrada y $3.95 por 1K tokens de salida. Ofrece un rendimiento sólido con una latencia media de 1.17 segundos y un rendimiento de 26.78 TPS (tokens por segundo).
¿Cómo desarrollar la habilidad de código de Qwen3-VL-235B-A22B?
Ingeniería de prompts para flujos de trabajo visual-a-código
- Primero, indique al modelo que describa una imagen de UI o gráfico en detalle, luego solicite la generación de código. (Técnica: Chain-of-Description).
- Proporcione ejemplos claros de conversiones de “captura de pantalla → HTML/CSS/JS” para que el modelo aprenda el mapeo de patrones.
Integración de herramientas y agentes
- Permita que el modelo llame a herramientas de edición de código: abrir archivo, aplicar diff, ejecutar pruebas. Úselo como un “asistente” interactivo en lugar de un generador de código estático.
- Ciclo: Planificar → Actuar → Observar → Revisar, con retroalimentación real de linting/pruebas, para que el modelo mejore a través del entorno.
Ajuste fino / ajuste con instrucciones en corpus de código
- Recopile conjuntos de datos de capturas de UI + código objetivo + pruebas. Ajuste el modelo (o use LoRA) con una mezcla de diálogos de razonamiento y generación de código.
- Mezcle tareas de razonamiento y tareas de código para que el modelo retenga la comprensión lógica y de ejecución.
Conciencia de contexto largo y múltiples archivos
- Aproveche la gran ventana de contexto del modelo (hasta 256K tokens) para alimentar proyectos completos: múltiples archivos, dependencias, especificaciones de interfaz.
- Incluya referencias entre archivos y especificaciones de tareas para que la salida de código sea contextual y correcta.
Evaluación e iteración
- Evalúe usando tareas como “convertir maqueta de UI → código” (métricas: corrección, fidelidad de UI, tiempo de ejecución).
- Monitoree los tipos de error (desajuste de diseño, error lógico, dependencia faltante) e itere el conjunto de datos y los prompts en consecuencia.
¿Cómo acceder a Qwen3-VL-235B-A22B?
1. Interfaz (la más fácil para principiantes)
¡Prueba Qwen 3 VL 235B A22B ahora!
2. Acceso API (para desarrolladores)
Paso 1: Inicia sesión y accede a la Biblioteca de Modelos
Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón Model Library.
Paso 2: Elige tu modelo
Navega entre las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte con la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresando a la página de “Settings”, puedes copiar la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el gestor de paquetes específico para tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de finalizaciones de chat para usuarios de Python.
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. Despliegue local o endpoint dedicado
Requisitos:
- Qwen3-VL-235B-A22B: 8 GPUs NVIDIA H200.
Pasos de instalación:
- Descargar los pesos del modelo desde HuggingFace o ModelScope
- Elegir el framework de inferencia: vLLM o SGLang soportados
- Seguir la guía de despliegue en el repositorio oficial de GitHub
Deberías elegir un endpoint dedicado cuando necesites inferencia estable de alto rendimiento, control personalizado del modelo y menor costo bajo cargas de trabajo continuas o pesadas, en lugar de mantener GPUs e infraestructura locales.
¡Prueba el Endpoint Dedicado ahora!
4. Integración con herramientas de agente de código
Usando el servicio de Novita AI, puedes evitar las restricciones regionales de Claude Code. Novita AI también proporciona guías de acceso para Trae y Qwen Code, que se pueden encontrar en los siguientes artículos.
Novita también ofrece garantías de SLA con un 99% de estabilidad del servicio, lo que lo hace especialmente adecuado para escenarios de alta frecuencia como generación de código y pruebas automatizadas.
Además de Deepseek 0324, los usuarios también pueden acceder a potentes modelos de codificación como Kimi-k2 y Qwen3 Coder, cuyo rendimiento se acerca al de Claude Sonnet 4 de código cerrado, por menos de una quinta parte del costo.
Lo primero: Obtener la clave API
Qwen3-VL-235B-A22B en Cursor
Paso 1: Instalar y activar Cursor
- Descarga la versión más reciente del IDE Cursor desde cursor.com
- Suscríbete al plan Pro para habilitar funciones basadas en API
- Abre la aplicación y completa la configuración inicial
Paso 2: Acceder a la configuración avanzada del modelo
- Abre Cursor Settings (usa Ctrl + F para encontrarlo rápidamente)
- Ve a la pestaña “Models” en el menú izquierdo
- Busca la sección “API Configuration”
Paso 3: Configurar la integración con Novita AI
- Expande la sección “API Keys”
- ✅ Activa el interruptor “OpenAI API Key”
- ✅ Activa el interruptor “Override OpenAI Base URL”
- En el campo “OpenAI API Key”: Pega tu clave API de Novita AI
- En el campo “Override OpenAI Base URL”: Reemplaza el valor predeterminado con:
https://api.novita.ai/openai
Paso 4: Añadir múltiples modelos de codificación AI
Haz clic en “+ Add Custom Model” y añade cada modelo:
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinkingzai-org/glm-4.6deepseek/deepseek-v3.1moonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
Paso 5: Probar tu integración
- Inicia un nuevo chat en Ask Mode o Agent Mode
- Prueba diferentes modelos para varias tareas de codificación
- Verifica que todos los modelos respondan correctamente
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Qwen3-VL-235B-A22B en Claude Code
Para Windows
Abre el Símbolo del sistema y establece las siguientes variables de entorno:
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
Reemplaza <[Novita API Key](https://novita.ai/settings/key-management)> con tu clave API real obtenida de la plataforma Novita AI. Estas variables permanecen activas durante la sesión actual y deben restablecerse si cierras el Símbolo del sistema.
Para Mac y Linux
Abre la Terminal y exporta las siguientes variables de entorno:
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"
Iniciando Claude Code
Con la instalación y configuración completadas, ahora puedes iniciar Claude Code en el directorio de tu proyecto. Navega a la ubicación deseada de tu proyecto usando el comando cd:
cd <your-project-directory>
claude .
¡Prueba Qwen 3 VL 235B A22B ahora!
Qwen3-VL-235B-A22B en Trae
Paso 1: Abrir Trae y acceder a los modelos
Inicia la aplicación Trae. Haz clic en el Toggle AI Side Bar en la esquina superior derecha para abrir la barra lateral de IA. Luego, ve a AI Management y selecciona Models.
Paso 2: Agregar un modelo personalizado y elegir Novita como proveedor
Haz clic en el botón Add Model para crear una entrada de modelo personalizado. En el cuadro de diálogo de agregar modelo, selecciona Provider = Novita en el menú desplegable.
Paso 3: Seleccionar o ingresar el modelo
En el menú desplegable de Model, elige el modelo deseado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, o MiniMax-M1-80k, GLM 4.6). Si el modelo exacto no aparece en la lista, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste desde la biblioteca de Novita. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que deseas usar.
¡Prueba Qwen 3 VL 235B A22B ahora!
Qwen3-VL-235B-A22B en Codex
Archivo de configuración
Codex CLI utiliza un archivo de configuración TOML ubicado en:
- macOS/Linux:
~/.codex/config.toml - Windows:
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
Plantilla de configuración básica
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"
Iniciar Codex CLI
codex
Ejemplos de uso básico
Generación de código:
> Create a Python class for handling REST API responses with error handling
Análisis de proyecto:
> Review this codebase and suggest improvements for performance
Corrección de errores:
> Fix the authentication error in the login function
Pruebas:
> Generate comprehensive unit tests for the user service module
5. Integración con plataformas de terceros
- API compatible con OpenAI: Disfruta de una migración e integración sin complicaciones con herramientas como Cline y Cursor, diseñadas para el estándar de API de OpenAI.
- Hugging Face: Usa modelos en Spaces, pipelines, o con la biblioteca Transformers a través de los endpoints de Novita AI.
- Frameworks de agentes y orquestación: Conecta fácilmente Novita AI con plataformas asociadas como Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify y Langflow a través de conectores oficiales y guías de integración paso a paso.
Qwen3-VL-235B-A22B demuestra un rendimiento líder en codificación visual, OCR y benchmarks de razonamiento, redefiniendo los estándares de programación multimodal. Con la API de contexto de 32.8 K de Novita AI, el despliegue flexible (local o endpoint dedicado) y la integración con agentes de codificación modernos, el modelo ofrece alta precisión y escalabilidad a un costo competitivo.
Preguntas frecuentes
¿Qué hace único a Qwen3-VL-235B-A22B entre los modelos multimodales?
Combina una arquitectura Mixture-of-Experts de 235 B parámetros con un sólido razonamiento visual, logrando resultados de vanguardia en los benchmarks de Design2Code y ChartMimic.
¿Cómo puedo mejorar la habilidad de código de Qwen3-VL-235B-A22B?
Aplica prompting de cadena de descripción, integra herramientas de edición de código, ajusta el modelo con conjuntos de datos de UI a código y aprovecha su contexto de 256 K tokens para el razonamiento con múltiples archivos.
¿Se puede integrar Qwen3-VL-235B-A22B en IDEs?
Sí. Se conecta sin problemas con Cursor, Codex y Trae a través de los endpoints de API compatibles con OpenAI de Novita AI.
Novita AI es una plataforma en la nube de IA que ofrece a los desarrolladores una forma sencilla de implementar modelos de IA usando nuestra API simple, al mismo tiempo que proporciona una nube de GPU asequible y confiable para construir y escalar.
