Alibaba の革新的な Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 が Novita AI で利用可能になりました。
ベンチマークスコアで GPT-4o、Claude Opus、その他の業界リーダーに匹敵または凌駕する Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 は、エンタープライズグレードのパフォーマンスをわずかなコストで提供します。次世代チャットボット、複雑な推論システム、多言語アプリケーションを構築する場合でも、このモデルは本番環境で実現可能なものの概念を再定義します。
現在の Novita AI の価格: 入力トークン $0.15 / M、出力トークン $0.8 / M
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 デモを試す
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 とは？
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 は、Alibaba のフラッグシップモデルである 235B パラメータモデルの改良版であり、指示追従、数学的推論、コーディング能力、ユーザーアライメントに大幅な改善が加えられています。このモデルはベースの Qwen3-235B-A22B アーキテクチャをベースに、主要ベンチマークで測定可能なパフォーマンス向上をもたらすターゲット最適化を施しています。
画期的な改善点
革命的な能力向上: 指示追従、論理的推論、テキスト理解、数学、科学、コーディング、ツール使用において飛躍的な進歩を実現。最も高度な商用モデルをも凌駕します。
前例のない知識習得: 複数言語にわたるロングテール知識のカバレッジが大幅に向上し、従来オープンソースモデルでは不可能だったアプリケーションを可能にします。
完璧なユーザーアライメント: 主観的および自由形式のタスクにおいてユーザーの好みに優れた適合を示し、自然で文脈に完璧に合った応答を提供します。
拡張されたコンテキスト習得: 革新的な 256K 長コンテキスト理解により、文書全体、研究論文、長い会話にわたって完全な一貫性を維持します。
技術的な卓越性
- タイプ: 因果言語モデル
- トレーニング段階: プレトレーニング & ポストトレーニング
- 総パラメータ数: 235B（うち 22B が活性化）
- 非埋め込みパラメータ: 234B
- アーキテクチャ: 94 層
- アテンションヘッド (GQA): Q 用 64、KV 用 4
- エキスパート: 合計 128、活性化されるエキスパート 8
- コンテキスト長: ネイティブ 262,144 トークン
- モード: 非思考モードのみ（
思考 応答ブロックは生成しません）
パフォーマンスベンチマーク
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 は業界リーダーと競合するだけでなく、それを圧倒します。包括的な評価ベンチマークにおいて、このモデルは GPT-4o、Claude Opus 4、Deepseek-V3 などのプレミアムモデルを大きな差で上回り続けています。
包括的なパフォーマンス結果
主要パフォーマンスハイライト
数学的卓越性: AIME25 で 70.3%、HMMT25 で 55.4% という remarkable なスコアを達成し、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 は比類のない数学的推論能力を示し、すべての競合を大幅に上回ります。
論理的推論の習得: ZebraLogic で 95.0% という出色のスコアは、ほぼ完璧な論理演繹能力を示し、ARC-AGI での 41.8% は強力な抽象的推論スキルを示しています。
優れた知識理解: GPQA で 77.5%、SimpleQA で 54.3% など、知識ベンチマークでトップのパフォーマンスを達成し、事実の正確性の新たな基準を確立しました。
コーディングのリーダーシップ: LiveCodeBench v6 でトップのパフォーマンス（51.8%）、MultiPL-E でも強力な結果（87.9%）を示し、複数言語にわたる優れたプログラミング能力を確認しました。
ユーザー嗜好アライメント: Arena-Hard v2 で 79.2% という優れたスコアは、人間の好みと期待に対する優れた適合性を示しています。
多言語の卓越性: 多言語ベンチマークすべてで強力なパフォーマンスを発揮し、MultiIF で 77.5%、PolyMATH で 50.2% を記録。真のグローバル言語能力を示しています。
Novita AI で Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 にアクセスする方法
Novita AI で Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 を使い始めるのは簡単で、信頼性の高い高性能言語モデルアクセスを必要とする開発者と研究者の両方を対象に設計されています。
プレイグラウンドを使用する（コーディング不要）
即時アクセス: サインアップして、数秒で Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 を他のトップモデルと一緒に試せます。
インタラクティブなインターフェース: 直感的なプレイグラウンドで複雑なプロンプトをテストし、推論能力を評価し、結果をリアルタイムで可視化できます。
モデル比較: Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 を他の主要モデルとシームレスに比較して、特定のユースケースに最適なソリューションを見つけられます。
API 経由で統合する（開発者向け）
Novita AI の統一 REST API を使用して、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 をアプリケーションに接続します。インフラストラクチャ管理は不要で、優れた製品の構築に集中できます。
オプション 1: 直接 API 統合（Python 例）
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507"
stream = True # or False
max_tokens = 131072
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)
主な機能:
- OpenAI 互換 API: 既存の OpenAI ベースのワークフローとのシームレスな統合
- 柔軟なパラメータ制御: 包括的なパラメータオプションでモデルの動作を微調整
- ストリーミングサポート: リアルタイムストリーミングかバッチ応答かを選択可能
オプション 2: OpenAI Agents SDK によるマルチエージェントワークフロー
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 を使用して洗練されたマルチエージェントシステムを構築:
- プラグアンドプレイ統合: 任意の OpenAI Agents ワークフロー で Novita AI のモデルを使用
- 高度なエージェント機能: ハンドオフ、ルーティング、ツール統合をサポート
- スケーラブルなアーキテクチャ: タスクを委任し複雑な関数を実行できるエージェントを設計
サードパーティプラットフォームとの連携
開発ツール: Cursor、Continue、Trae、Cline などの人気 IDE や開発環境に OpenAI 互換 API を通じてシームレスに統合。
オーケストレーションフレームワーク: 公式コネクタを使用して LangChain、Dify、Langflow、その他の AI オーケストレーションプラットフォームと接続。
Hugging Face 統合: Novita AI エンドポイントを介して、Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 を Spaces、パイプライン、Transformers ライブラリで使用。
最適なパフォーマンスのためのベストプラクティス
Qwen チームの公式推奨に基づき、以下のガイドラインに従うと Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 で最適なパフォーマンスを達成できます。
推奨サンプリングパラメータ
Temperature: 0.7
TopP: 0.8
TopK: 20
MinP: 0
サポートされているフレームワークでは、presence_penalty パラメータを 0 から 2 の間で調整して、無限の繰り返しを減らすことができます。ただし、高い値を使用すると、言語が混ざったり、モデルのパフォーマンスがわずかに低下したりする場合があります。
出力長の推奨事項
標準使用: ほとんどのクエリでは出力長 16,384 トークンを使用してください。これは instruct モデルには十分です。
複雑なタスク: 広範な推論や包括的な応答が必要なタスクでは、モデルのコンテキストウィンドウの制限内で出力長を増やすことを検討してください。
タスク固有のプロンプトガイドライン
数学の問題: プロンプトに次の指示を含めます: コピー
"Please reason step by step, and put your final answer within \oxed{}."
多肢選択問題: 応答を標準化するために、次の JSON 構造を追加します: コピー
"Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., \"answer\": \"C\"."
結論
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 は、オープンソース AI が主要な商用モデルと効果的に競合できることを示しています。推論、コーディング、数学、多言語タスクにおいて GPT-4o、Claude Opus、その他の業界リーダーと同等かそれ以上のパフォーマンスを発揮するこのモデルは、高度な AI 機能を大幅に低コストで提供します。
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Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできるクラウドプラットフォームであり、手頃で信頼性の高い GPU クラウドも提供しています。
