Comment accéder à Qwen3-VL-235B-A22B et créer des démos de code plus intelligentes

Les développeurs sont aujourd’hui confrontés à une complexité croissante lors de la création d’applications intelligentes combinant vision et code. Les modèles traditionnels textuels peinent à comprendre les interfaces utilisateur, à traduire des mises en page et à effectuer des raisonnements visuels structurés. Qwen3-VL-235B-A22B comble ce lacune grâce à une conception multimodale puissante qui intègre la perception visuelle et la logique de programmation.

Les lecteurs comprendront non seulement comment Qwen3-VL-235B-A22B surpasse ses concurrents comme GLM-4.5V, mais aussi comment l’implémenter efficacement dans des environnements de développement comme Cursor, Trae et Codex.

Qu’est-ce que Qwen3-VL-235B-A22B ?

Type de modèle : Grand modèle multimodale (vision-langage) de la famille Qwen3.

Architecture : Mélange d’experts (MoE) avec environ 235 milliards de paramètres totaux, dont ~22 milliards activés par inférence.

Longueur de contexte : Prend en charge jusqu’à 256 K tokens, extensible à 1 million de tokens.

Capacités visuelles : Excelle dans la reconnaissance d’éléments d’interface graphique, la conversion de captures d’écran en code (HTML/CSS/JS/Draw.io) et le raisonnement spatial 2D/3D.

Performance linguistique : Égal aux grands modèles de langue (LLM) textuels en compréhension et raisonnement, tout en intégrant parfaitement les entrées visuelles.

OCR et multilingue : Prend en charge 32 langues avec des performances élevées même dans des conditions de flou, d’inclinaison ou de faible luminosité.

Variantes :

• Instruct — optimisé pour les tâches interactives et le dialogue.
• Thinking — adapté pour le raisonnement étendu et l’inférence par chaîne de pensée.

Qwen3-VL-235B-A22B est leader en OCR, raisonnement sur interfaces graphiques et génération de code, faisant preuve d’une compétence multimodale étendue. Ses faiblesses concernent principalement l’ancrage spatial 3D complexe et les tâches d’alignement subjectif. Dans l’ensemble, c’est l’un des modèles vision-langage les plus équilibrés et performants actuellement benchmarkés.

Depuis Qwen

Comment utiliser Qwen3-VL-235B-A22B pour créer une démo de code rapide ?

Qwen3-VL-235B-A22B fait preuve d’une puissance inégalée en codage visuel. Avec un score record de 92,0 sur Design2Code et 80,5 sur ChartMimic, il peut traduire avec précision des interfaces complexes, des graphiques et des tableaux de bord en code propre et exécutable.

Novita AI propose des API prenant en charge une fenêtre de contexte de 32,8K tokens, au prix de 0,98 $ par 1 000 tokens d’entrée et 3,95 $ par 1 000 tokens de sortie. Elle offre des performances solides avec une latence moyenne de 1,17 seconde et un débit de 26,78 TPS (tokens par seconde).

Essayez Qwen 3 VL rapide pour créer votre démo dès maintenant !

Comment développer les capacités de codage de Qwen3-VL-235B-A22B ?

Ingénierie de prompts pour les workflows de conversion visuelle en code

• Demandez d’abord au modèle de décrire en détail une image d’interface utilisateur ou d’un graphique, puis demandez-lui de générer du code. (Technique : chaîne de description).
• Fournissez des exemples clairs de conversions « capture d’écran → HTML/CSS/JS » pour que le modèle apprenne le mappage de motifs.

Intégration d’outils et d’agents

• Permettez au modèle d’appeler des outils d’édition de code : ouvrir un fichier, appliquer un diff, exécuter des tests. Utilisez-le comme un « assistant » interactif plutôt que comme un générateur de code statique.
• Boucle : Planifier → Agir → Observer → Réviser, avec des retours concrets du linting et des tests, pour que le modèle s’améliore via son environnement.

Fine-tuning / ajustement d’instructions sur des corpus de code

• Rassemblez des ensembles de données de captures d’écran d’interface + code cible + tests. Fine-tune le modèle (ou utilisez LoRA) avec un mélange de dialogues de raisonnement et de génération de code.
• Mélangez des tâches de raisonnement et des tâches de code pour que le modèle conserve sa compréhension de la logique et de l’exécution.

Prise en charge du long contexte et des fichiers multiples

• Exploitez la grande fenêtre de contexte du modèle (jusqu’à 256 K tokens) pour fournir des projets entiers : plusieurs fichiers, dépendances, spécifications d’interface.
• Incluez des références entre fichiers et des spécifications de tâches pour que la sortie de code soit contextuelle et correcte.

Évaluation et itération

• Évaluez à l’aide de tâches comme « convertir une maquette d’interface → code » (métriques : exactitude, fidélité de l’interface, temps d’exécution).
• Surveillez les types d’erreurs (incompatibilité de mise en page, bug logique, dépendance manquante) et itérez sur l’ensemble de données et les prompts en conséquence.

Comment accéder à Qwen3-VL-235B-A22B ?

1. Interface (la plus simple pour les débutants)

Essayez Qwen 3 VL 235B A22B dès maintenant !

2. Accès API (pour les développeurs)

Étape 1 : Connectez-vous et accédez à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Démarrez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Récupérez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec le LLM Novita AI. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs 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. Déploiement local ou point d’accès dédié

Prérequis :

• Qwen3-VL-235B-A22B : 8 GPU NVIDIA H200.

Étapes d’installation :

1. Téléchargez les poids du modèle depuis HuggingFace ou ModelScope
2. Choisissez le framework d’inférence : vLLM ou SGLang sont pris en charge
3. Suivez le guide de déploiement dans le dépôt GitHub officiel

Vous choisirez un point d’accès dédié lorsque vous avez besoin d’une inférence stable et haute performance, d’un contrôle personnalisé du modèle et d’un coût réduit pour des charges de travail continues ou importantes, plutôt que de maintenir des GPU et une infrastructure locaux.

Essayez le point d’accès dédié dès maintenant !

4. Intégration d’outils d’agents de code

En utilisant le service de Novita AI, vous pouvez contourner les restrictions régionales de Claude Code. Novita AI propose également des guides d’accès pour Trae et Qwen Code, que vous trouverez dans les articles suivants.

Novita propose également des garanties de niveau de service (SLA) avec une stabilité de service de 99 %, ce qui le rend particulièrement adapté aux scénarios à haute fréquence comme la génération de code et les tests automatisés.

En plus de Deepseek 0324, les utilisateurs peuvent également accéder à des modèles de codage puissants comme Kimi-k2 et Qwen3 Coder, dont les performances sont proches de celles du Sonnet 4 closed-source de Claude, pour moins d’un cinquième du coût.

Première étape : Récupérez votre clé API

Récupérez votre clé API dès maintenant !

Qwen3-VL-235B-A22B dans Cursor

Étape 1 : Installez et activez Cursor

• Téléchargez la dernière version de l’EDI Cursor depuis cursor.com
• Abonnez-vous au plan Pro pour activer les fonctionnalités basées sur l’API
• Ouvrez l’application et terminez la configuration initiale

Étape 2 : Accédez aux paramètres avancés des modèles

• Ouvrez les Paramètres de Cursor (utilisez Ctrl + F pour le trouver rapidement)
• Allez dans l’onglet « Modèles » du menu de gauche
• Trouvez la section « Configuration de l’API »

Étape 3 : Configurez l’intégration de Novita AI

• Développez la section « Clés API »
• ✅ Activez l’interrupteur « Clé API OpenAI »
• ✅ Activez l’interrupteur « Remplacer l’URL de base OpenAI »
• Dans le champ « Clé API OpenAI » : collez votre clé API Novita AI
• Dans le champ « Remplacer l’URL de base OpenAI » : remplacez la valeur par défaut par : https://api.novita.ai/openai

Étape 4 : Ajoutez plusieurs modèles de codage IA

Cliquez sur « + Ajouter un modèle personnalisé » et ajoutez chaque modèle :

• qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
• zai-org/glm-4.6
• deepseek/deepseek-v3.1
• moonshotai/kimi-k2-0905
• openai/gpt-oss-120b
• google/gemma-3-12b-it

Étape 5 : Testez votre intégration

• Démarrez une nouvelle discussion en mode Demande ou Agent
• Testez différents modèles pour diverses tâches de codage
• Vérifiez que tous les modèles répondent correctement

Essayez Qwen 3 VL 235B A22B dès maintenant !

Qwen3-VL-235B-A22B dans Claude Code

Pour Windows

Ouvrez l’Invite de commandes et définissez les variables d’environnement suivantes :

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

Remplacez <[clé API Novita](https://novita.ai/settings/key-management)> par votre véritable clé API obtenue sur la plateforme Novita AI. Ces variables restent actives pour la session en cours et doivent être réinitialisées si vous fermez l’Invite de commandes.

Pour Mac et Linux

Ouvrez le Terminal et exportez les variables d’environnement suivantes :

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"

Démarrer Claude Code

Une fois l’installation et la configuration terminées, vous pouvez maintenant démarrer Claude Code dans le répertoire de votre projet. Accédez à l’emplacement de votre projet souhaité à l’aide de la commande cd :

cd <votre-répertoire-de-projet>
claude .

Essayez Qwen 3 VL 235B A22B dès maintenant !

Qwen3-VL-235B-A22B dans Trae

Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles

Lancez l’application Trae. Cliquez sur le bouton de basculement de la barre latérale IA dans le coin supérieur droit pour ouvrir la barre latérale IA. Accédez ensuite à la gestion de l’IA et sélectionnez Modèles.

Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur

Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.

Étape 3 : Sélectionnez ou saisissez le modèle

Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, ou MiniMax-M1-80k, GLM 4.6). Si le modèle exact n’est pas listé, saisissez simplement l’ID du modèle que vous avez noté dans la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.

Essayez Qwen 3 VL 235B A22B dès maintenant !

Qwen3-VL-235B-A22B dans Codex

Fichier de configuration de l’installation

L’interface en ligne de commande (CLI) de Codex utilise un fichier de configuration TOML situé à :

• macOS/Linux : ~/.codex/config.toml
• Windows : %USERPROFILE%\.codex\config.toml

Modèle de configuration de base

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"

Lancer la CLI de Codex

codex

Exemples d’utilisation de base

Génération de code :

> Créer une classe Python pour gérer les réponses d'API REST avec gestion des erreurs

Analyse de projet :

> Examiner cette base de code et suggérer des améliorations de performance

Correction de bugs :

> Corriger l'erreur d'authentification dans la fonction de connexion

Tests :

> Générer des tests unitaires complets pour le module de service utilisateur

5. Intégration avec des plateformes tierces

• API compatible OpenAI : Profitez d’une migration et d’une intégration sans problème avec des outils comme Cline et Cursor, conçus pour la norme d’API OpenAI.
• Hugging Face : Utilisez des modèles dans Spaces, des pipelines ou avec la bibliothèque Transformers via les points d’accès Novita AI.
• Frameworks d’agents et d’orchestration : Connectez facilement Novita AI à des plateformes partenaires comme Continue, AnythingLLM,LangChain, Dify et Langflow via des connecteurs officiels et des guides d’intégration étape par étape.

Qwen3-VL-235B-A22B fait preuve de performances de pointe en codage visuel, en OCR et dans les benchmarks de raisonnement, redéfinissant les standards de programmation multimodale. Avec l’API de contexte de 32,8K de Novita AI, un déploiement flexible (local ou point d’accès dédié) et une intégration avec les agents de codage modernes, le modèle offre une précision élevée et une scalabilité à un coût compétitif.

Questions fréquemment posées

Qu’est-ce qui rend Qwen3-VL-235B-A22B unique parmi les modèles multimodaux ?

Il combine une architecture Mélange d’experts de 235 milliards de paramètres avec un raisonnement visuel puissant, obtenant des résultats de pointe dans les benchmarks Design2Code et ChartMimic.

Comment puis-je améliorer les capacités de codage de Qwen3-VL-235B-A22B ?

Appliquez l’ingénierie de prompts par chaîne de description, intégrez des outils d’édition de code, effectuez un fine-tuning avec des ensembles de données de conversion d’interface en code et exploitez son contexte de 256 K tokens pour le raisonnement sur plusieurs fichiers.

Qwen3-VL-235B-A22B peut-il être intégré dans des EDI ?

Oui. Il se connecte de manière transparente à Cursor, Codex et Trae via les points d’accès API compatibles OpenAI de Novita AI.

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles IA via notre API intuitive, tout en fournissant un cloud GPU abordable et fiable pour construire et scaler des projets.

Lectures recommandées

• Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 : Choisir le bon LLM pour votre programme
• Comparaison des fournisseurs d’API Kimi K2-0905 : Pourquoi NovitaAI se démarque
• Comment utiliser GLM-4.6 dans Cursor pour booster la productivité des petites équipes