Qwen 3 235B A22B без перегрева вашего GPU: 3 простых способа через API

Qwen 3 235B A22B без перегрева вашего GPU: 3 простых способа через API

Получить $10 на LLM API

Ключевые моменты

Qwen 3 235B A22B — мощная модель Mixture-of-Experts (MoE), предназначенная для сложных рассуждений, программирования и многоязычных задач.

Локальный запуск требует ~1128 ГБ видеопамяти — это эквивалент 16× A100 или 16× H100, что недоступно большинству разработчиков.

Как получить доступ к Qwen 3 235B A22B через API: 3 простых способа:

  1. Прямая интеграция с API с использованием совместимых с OpenAI конечных точек
  2. Многоагентные рабочие процессы с Agents SDK от OpenAI
  3. Интеграция через сторонние сервисы — Hugging Face, LangChain, Dify и другие

Qwen 3 235B A22B — одна из самых мощных больших языковых моделей на сегодняшний день, демонстрирующая превосходную производительность в задачах рассуждения, математики и многоязычия. Однако из-за требований к видеопамяти более 1 ТБ локальный запуск практически невозможен для большинства разработчиков. К счастью, доступ через API позволяет использовать эту мощь без тяжёлой инфраструктуры.

Что такое Qwen 3 235B A22B?

Введение в Qwen 3 235B A22B

Бенчмарки Qwen 3 235B A22B

Бенчмарки Qwen 3 235B A22B

Источник: Qwen

Аппаратные требования Qwen 3 235B A22B

Локальный запуск Qwen 3 235B A22B требует ~1128 ГБ видеопамяти, что эквивалентно:

  • 16× A100 (80 ГБ) GPU
  • или 16× H100 (80 ГБ) GPU

Такая конфигурация выходит далеко за пределы возможностей большинства разработчиков или небольших команд.

API — разумный выбор для большинства разработчиков

  • Нулевые затраты на настройку и оборудование
  • Мгновенный доступ к передовым моделям
  • Масштабируемое использование по мере необходимости
  • Постоянные обновления и обслуживание моделей

Вариант 1: Прямая интеграция через API

Шаг 1: Войдите в систему и откройте библиотеку моделей

Войдите в свою учётную запись и нажмите кнопку Model Library.

Вход и доступ к библиотеке моделей

Шаг 2: Выберите модель

Просмотрите доступные варианты и выберите подходящую модель.

Выбор модели

Шаг 3: Начните бесплатный пробный период

Начните бесплатное тестирование, чтобы изучить возможности выбранной модели.

Начало бесплатного пробного периода

Попробовать Qwen 3 235B A22B сейчас!

Шаг 4: Получите ваш API-ключ

Для аутентификации в API мы предоставим вам новый API-ключ. Перейдите на страницу «Settings» и скопируйте API-ключ, как показано на изображении.

Получение API-ключа

Шаг 5: Установите API

Установите API с помощью менеджера пакетов, специфичного для вашего языка программирования.

После установки импортируйте необходимые библиотеки в вашу среду разработки. Инициализируйте API с вашим ключом для начала взаимодействия с Novita AI LLM. Ниже приведён пример использования chat completions API для Python.

from openai import OpenAI
  
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
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)
  
  

Вариант 2: Многоагентные рабочие процессы с Agents SDK от OpenAI

OpenAI Agents SDK — это эволюция проекта SWARM от OpenAI, предназначенная для промышленного использования и упрощающая разработку интеллектуальных, совместных и безопасных AI-агентов. В основе лежат агенты на основе LLM, которые можно настроить с помощью пользовательских инструкций, ролей и внешних инструментов. SDK предлагает мощные возможности: автоматическое преобразование функций в инструменты с валидацией Pydantic, встроенные циклы агентов для бесшовной обратной связи с инструментами, делегирование задач между агентами и надёжные защитные ограждения. Разработчики получают нативную оркестрацию на Python, встроенные инструменты трассировки для отладки и высокую настраиваемость — всё в лёгком фреймворке, требующем минимального обучения.

1. Настройте Python-окружение и установите Agents SDK.

python -m venv env
source env/bin/activate
pip install openai-agents

2. Настройте ваш Novita API-ключ.

Получение API-ключа

Перейти в консоль и получить 10 кредитов

3. Пример передачи задач (Handoffs)

import os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    set_default_openai_api,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled,
)

BASE_URL = "https://api.novita.ai/v3/openai"
API_KEY = os.getenv("NOVITA_API_KEY")
MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME")

# Because Novita not support the responses API so we use the chat completions API instead.
set_default_openai_api("chat_completions")
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY))
# Disable tracing for this example
# Refer to https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/#external-tracing-processors-list to use the custom spans.
set_tracing_disabled(disabled=True)

agent = Agent(name="Assistant",
              instructions="You are a helpful assistant", model=MODEL_NAME)

result = Runner.run_sync(
    agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.

Вариант 3: Интеграция Qwen 3 API через сторонние сервисы

1.Интеграция с HuggingFace

Шаг 1: Настройте API-ключи на Hugging Face

  • Зайдите в панель настроек вашей учётной записи, чтобы настроить API-ключи.
  • Введите учётные данные Novita AI на платформе Hugging Face.Настройка API-ключей в Hugging Face

Шаг 2: Выберите режим Inference API

  • Custom Key Mode: вызовы отправляются напрямую провайдеру инференса с использованием вашего API-ключа.
  • HF-Routed Mode: токен провайдера не требуется. Платежи списываются с вашего аккаунта Hugging Face, а не с аккаунта провайдера.

Шаг 3: Нажмите кнопку настроек, выберите Novita AI в качестве провайдера API

deepseek с Novita AI

2.Интеграция с агентами/фреймворками через Novita AI

Novita AI является партнёром первого уровня многих популярных агентных фреймворков.
Вы можете напрямую выбрать Novita в качестве провайдера внутри этих платформ. Каждый из них имеет официальные коннекторы и пошаговые руководства, что делает интеграцию гладкой для многоагентных рабочих процессов, агентов с вызовом инструментов и сложных задач оркестрации.

3. Интеграция через API, совместимый с OpenAI

Для инструментов, построенных на стандарте OpenAI API, Novita AI предоставляет прямую замену — всё, что вам нужно, это base URL и API-ключ. Этот метод не требует рефакторинга и поддерживает мгновенный перенос приложений, уже использующих вызовы, совместимые с OpenAI.

Часто задаваемые вопросы

Что такое Qwen 3 235B A22B?

Это современная MoE-модель от Alibaba с 235 миллиардами параметров (22 миллиарда активных на один прямой проход), отлично справляющаяся с логикой, математикой и многоязычными задачами.

Почему я не могу запустить Qwen 3 235B A22B локально?

Для этого требуется ~1128 ГБ видеопамяти — намного больше, чем доступно на потребительском оборудовании. Вам понадобилось бы 16 GPU A100 или H100.

Есть ли бесплатная пробная версия для использования Qwen 3 235B A22B?

Да. Novita AI предлагает бесплатные кредиты для изучения модели перед покупкой.

Novita AI — это облачная AI-платформа, предоставляющая разработчикам простой способ развёртывания AI-моделей через наш простой API, а также доступное и надёжное GPU-облако для создания и масштабирования.

Рекомендуемое чтение