O revolucionário Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 da Alibaba já está disponível na Novita AI.
Este modelo de raciocínio supera o OpenAI O4-mini, o Claude4 Opus e outros líderes do setor em benchmarks de raciocínio por uma fração do custo. Com 92,3% no AIME25 e suporte nativo a contexto de 256K, ele estabelece novos padrões para resolução de problemas complexos. O modelo possui 235B parâmetros (22B ativados) com capacidades aprimoradas de raciocínio para raciocínio matemático, codificação e tarefas analíticas.
Preços atuais na Novita AI: Contexto de 131072, $0,3/M tokens de entrada, $3/M tokens de saída.
Experimente a demonstração do 235B-A22B-Thinking-2507
O que é o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507?
O Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 é uma versão de raciocínio aprimorada do modelo flagship de 235B parâmetros da Alibaba. Após três meses de otimização contínua, este modelo oferece melhorias significativas na profundidade do raciocínio, resolução de problemas matemáticos e tarefas analíticas complexas.
O modelo baseia-se na arquitetura Qwen3-235B-A22B com aprimoramentos especializados para capacidades de raciocínio. Ele alcança resultados de ponta entre modelos de raciocínio de código aberto em benchmarks acadêmicos.
Avanços Inovadores
Melhorias Revolucionárias no Raciocínio
Saltos dramáticos em raciocínio lógico, matemática, ciências e codificação. O modelo se destaca em benchmarks acadêmicos que normalmente exigem expertise humana.
Capacidades Gerais Aprimoradas
Seguimento de instruções, uso de ferramentas e geração de texto significativamente melhores. Alinhamento aprimorado com preferências humanas, mantendo processos de raciocínio estruturados.
Domínio de Contexto Estendido
Compreensão de contexto longo de 256K mantém coerência perfeita em documentos inteiros, artigos de pesquisa e cadeias de raciocínio estendidas.
Nota: Capacidades de raciocínio estendido são fortemente recomendadas para tarefas de raciocínio altamente complexas que exigem processamento analítico profundo.
Principais Recursos e Capacidades
Especificações Técnicas
- Tipo: Modelos de Linguagem Causais
- Estágio de Treinamento: Pré-treinamento e Pós-treinamento
- Parâmetros Totais: 235B com 22B ativados
- Número de Parâmetros (Não-Embedding): 234B
- Arquitetura: 94 camadas
- Cabeças de Atenção (GQA): 64 para Q e 4 para KV
- Especialistas: 128 no total com 8 ativados
- Comprimento do Contexto: 262.144 tokens nativamente
- Modo: Apenas modo de raciocínio (inclusão automática da tag
thinking)
Benchmarks de Desempenho
O Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 não apenas compete com líderes do setor—ele os domina. Este modelo de raciocínio supera consistentemente modelos premium em benchmarks de avaliação abrangentes.
Resultados Abrangentes de Desempenho
Fonte: Qwen Official huggingface
Destaques de Desempenho
Excelência Matemática
Atinge 92,3% no AIME25, equiparando-se ao OpenAI O4-mini (92,7%) e superando todos os outros modelos. Obtém 83,9% no HMMT25, superando o Gemini-2.5 Pro (82,5%) e superando significativamente o Claude4 Opus Thinking (58,3%).
Compreensão Superior de Conhecimento
Atinge 81,1% no GPQA, equiparando-se aos níveis do Deepseek-R1 e OpenAI O4-mini. Alcança 64,9% no SuperGPQA, liderando o campo e superando todos os concorrentes, incluindo o Gemini-2.5 Pro (62,3%).
Liderança em Codificação
Domina com 74,1% no LiveCodeBench v6, superando todos os modelos, incluindo Gemini-2.5 Pro (72,5%) e OpenAI O4-mini (71,8%). Alcança a maior pontuação no CFEval, 2134, entre todos os modelos avaliados.
Domínio de Raciocínio
Obtém 78,4% no LiveBench, competitivo com os melhores modelos. Atinge 18,2% no HLE (subconjunto apenas texto), aproximando-se do OpenAI O4-mini (18,1%) e superando a versão anterior do Qwen3 (11,8%).
Alinhamento com Preferências do Usuário
Atinge 79,7% no Arena-Hard v2, ficando atrás apenas do OpenAI O3 (80,8%) e superando o Deepseek-R1 (72,2%). Obtém a maior pontuação no WritingBench, 88,3%, superando todos os concorrentes.
Excelência Multilíngue
Lidera com 80,6% no MultiIF, superando a maioria dos modelos, exceto o OpenAI O3 (80,3%). Alcança um avanço de 60,1% no PolyMATH, superando significativamente todos os concorrentes, incluindo o Gemini-2.5 Pro (52,2%).
Como Acessar o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 na Novita AI
Começar com o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 na Novita AI é simples para desenvolvedores e pesquisadores.
Use o Playground (Sem Necessidade de Codificação)
Acesso Instantâneo: Cadastre-se e comece a experimentar o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 em segundos.
Interface Interativa: Teste prompts de raciocínio complexos e visualize saídas estruturadas em tempo real.
Comparação de Modelos: Compare o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 com outros modelos líderes para o seu caso de uso específico.
Integre via API (Para Desenvolvedores)
Conecte o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 às suas aplicações com a API REST unificada da Novita AI.
Opção 1: Integração Direta via API (Exemplo em Python)
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)
Principais Recursos:
- API compatível com OpenAI para integração perfeita
- Controle flexível de parâmetros para ajuste fino
- Suporte a streaming para respostas em tempo real
Opção 2: Fluxos de Trabalho Multi-Agente com OpenAI Agents SDK
Construa sistemas multi-agente sofisticados usando o Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507:
- Integração Plug-and-Play: Use os modelos da Novita AI em qualquer fluxo de trabalho do OpenAI Agents
- Capacidades Avançadas de Agente: Suporte a transferências, roteamento e integração de ferramentas
- Arquitetura Escalável: Projete agentes que podem delegar tarefas e executar funções complexas
Conecte-se com Plataformas de Terceiros
Ferramentas de Desenvolvimento: Integre-se perfeitamente com IDEs e ambientes de desenvolvimento populares como Cursor, Trae e Cline através de APIs compatíveis com OpenAI.
Frameworks de Orquestração: Conecte-se com LangChain, Dify, Langflow e outras plataformas de orquestração de IA usando conectores oficiais.
Integração com Hugging Face: Use o Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 em Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers via endpoints da Novita AI.
Melhores Práticas para Desempenho Ideal
Siga estas diretrizes oficiais da equipe Qwen para obter desempenho ideal.
Parâmetros de Amostragem Recomendados
- Temperature: 0.6
- TopP: 0.95
- TopK: 20
- MinP: 0
Ajuste presence_penalty entre 0 e 2 para reduzir repetições. Valores mais altos podem ocasionalmente causar mistura de idiomas.
Diretrizes de Comprimento da Saída
- Consultas padrão: 32.768 tokens
- Problemas complexos: 81.920 tokens para competições de matemática e programação
- Espaço suficiente garante processos de raciocínio detalhados e respostas abrangentes
Padronize o Formato da Saída
- Problemas de Matemática: Adicione “Por favor, raciocine passo a passo e coloque sua resposta final dentro de \boxed{}.”
- Múltipla Escolha: Inclua estrutura JSON: “Por favor, mostre sua escolha no campo
answerapenas com a letra da escolha, ex.: “answer”: “C”.”
Conversas de Múltiplas Voltas
As saídas históricas devem excluir o conteúdo de raciocínio. Apenas as respostas finais pertencem ao histórico da conversa. O template de chat Jinja2 lida com isso automaticamente.
Conclusão
O Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 prova que a IA de código aberto pode igualar modelos de raciocínio comerciais. Com 92,3% no AIME25 e 74,1% no LiveCodeBench, ele rivaliza com o OpenAI O4-mini e o Claude4 Opus por uma fração do custo. A janela de contexto de 256K e a arquitetura aprimorada de raciocínio se destacam em tarefas complexas de raciocínio. A $0,15/M tokens de entrada na Novita AI, democratiza o acesso ao raciocínio de IA de ponta.
Experimente o Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 na Novita AI hoje mesmo.
Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem GPU acessível e confiável para construir e escalar.
