Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 теперь доступен на Novita AI

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 теперь доступен на Novita AI

Революционный Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 от Alibaba теперь доступен на Novita AI.

Эта модель мышления превосходит OpenAI O4-mini, Claude4 Opus и других лидеров отрасли по бенчмаркам рассуждений при значительно меньшей стоимости. С результатом 92.3% на AIME25 и поддержкой нативного контекста 256K она устанавливает новые стандарты для решения сложных задач. Модель имеет 235B параметров (22B активируемых) с улучшенными способностями к размышлению для математических рассуждений, программирования и аналитических задач.

Текущие цены на Novita AI: 131072 контекст, $0.3/M входных токенов, $3/M выходных токенов.

Попробовать демо 235B-A22B-Thinking-2507

Что такое Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507?

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — это улучшенная версия флагманской модели Alibaba с 235B параметров, ориентированная на мышление. После трех месяцев непрерывной оптимизации эта модель обеспечивает значительные улучшения в глубине рассуждений, решении математических задач и сложных аналитических задачах.

Модель построена на архитектуре Qwen3-235B-A22B со специализированными улучшениями для способностей к мышлению. Она достигает передовых результатов среди open-source моделей мышления по академическим бенчмаркам.

Прорывные улучшения

Всесторонние результаты бенчмарков Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

Революционные улучшения мышления
Значительные скачки в логических рассуждениях, математике, науке и программировании. Модель превосходно справляется с академическими бенчмарками, которые обычно требуют человеческого опыта.

Расширенные общие возможности
Значительно лучшее следование инструкциям, использование инструментов и генерация текста. Улучшенное согласование с человеческими предпочтениями при сохранении структурированных процессов мышления.

Мастерство расширенного контекста
Понимание длинного контекста в 256K сохраняет идеальную связность в целых документах, исследовательских работах и расширенных цепочках рассуждений.

Примечание: Расширенные возможности мышления настоятельно рекомендуются для высокосложных задач рассуждений, требующих глубокой аналитической обработки.

Ключевые особенности и возможности

Технические характеристики

  • Тип: Причинные языковые модели
  • Этап обучения: Предобучение и дообучение
  • Всего параметров: 235B с 22B активируемых
  • Количество параметров (без эмбеддингов): 234B
  • Архитектура: 94 слоя
  • Головы внимания (GQA): 64 для Q и 4 для KV
  • Эксперты: 128 всего, 8 активируемых
  • Длина контекста: 262,144 токенов нативно
  • Режим: Только режим мышления (автоматическое включение тега <think>)

Бенчмарки производительности

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 не просто конкурирует с лидерами отрасли — он превосходит их. Эта модель мышления стабильно опережает премиум-модели по всем комплексным оценочным бенчмаркам.

Всесторонние результаты производительности

Всесторонние результаты бенчмарков Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

Источник: Официальный huggingface Qwen

Ключевые результаты производительности

Математическое превосходство
Достигает 92.3% на AIME25, соответствуя OpenAI O4-mini (92.7%) и превосходя все остальные модели. Набирает 83.9% на HMMT25, превышая Gemini-2.5 Pro (82.5%) и значительно опережая Claude4 Opus Thinking (58.3%).

Превосходное понимание знаний
Достигает 81.1% на GPQA, соответствуя уровням Deepseek-R1 и OpenAI O4-mini. Достигает лидирующего в области показателя 64.9% на SuperGPQA, превосходя всех конкурентов, включая Gemini-2.5 Pro (62.3%).

Лидерство в программировании
Доминирует с 74.1% на LiveCodeBench v6, превосходя все модели, включая Gemini-2.5 Pro (72.5%) и OpenAI O4-mini (71.8%). Достигает самого высокого показателя CFEval — 2134 среди всех оцененных моделей.

Мастерство рассуждений
Набирает 78.4% на LiveBench, конкурируя с лучшими моделями. Достигает 18.2% на HLE (только текст), приближаясь к OpenAI O4-mini (18.1%) и превосходя предыдущую версию Qwen3 (11.8%).

Согласование с предпочтениями пользователей
Достигает 79.7% на Arena-Hard v2, уступая только OpenAI O3 (80.8%) и превосходя Deepseek-R1 (72.2%). Набирает самый высокий балл на WritingBench — 88.3%, превосходя всех конкурентов.

Многоязычное превосходство
Лидирует с 80.6% на MultiIF, превосходя большинство моделей, кроме OpenAI O3 (80.3%). Достигает прорывных 60.1% на PolyMATH, значительно опережая всех конкурентов, включая Gemini-2.5 Pro (52.2%).

Как получить доступ к Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 на Novita AI

Начать работу с Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 на Novita AI просто для разработчиков и исследователей.

Используйте Playground (без необходимости программирования)

Мгновенный доступ: Зарегистрируйтесь и начинайте экспериментировать с Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 за секунды.

Интерактивный интерфейс: Тестируйте сложные промпты для рассуждений и визуализируйте структурированные результаты в реальном времени.

Сравнение моделей: Сравнивайте Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 с другими ведущими моделями для вашего конкретного сценария использования.

Интеграция через API (для разработчиков)

Подключите Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 к вашим приложениям с помощью унифицированного REST API Novita AI.

Вариант 1: Прямая интеграция через API (пример на 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)
  

Ключевые особенности:

  • API, совместимый с OpenAI, для бесшовной интеграции
  • Гибкий контроль параметров для тонкой настройки
  • Поддержка стриминга для ответов в реальном времени

Вариант 2: Многоагентные рабочие процессы с OpenAI Agents SDK

Создавайте сложные многоагентные системы с использованием Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507:

  • Интеграция «включай и работай»: Используйте модели Novita AI в любом рабочем процессе OpenAI Agents
  • Расширенные возможности агентов: Поддержка передач, маршрутизации и интеграции инструментов
  • Масштабируемая архитектура: Создавайте агентов, которые могут делегировать задачи и выполнять сложные функции

Подключение к сторонним платформам

Инструменты разработки: Бесшовная интеграция с популярными IDE и средами разработки, такими как Cursor, Trae и Cline, через API, совместимые с OpenAI.

Фреймворки оркестрации: Подключение к LangChain, Dify, Langflow и другим платформам AI-оркестрации с помощью официальных коннекторов.

Интеграция с Hugging Face: Используйте Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 в Spaces, пайплайнах или с библиотекой Transformers через конечные точки Novita AI.

Рекомендации для оптимальной производительности

Следуйте этим официальным рекомендациям команды Qwen для достижения оптимальной производительности.

Рекомендуемые параметры сэмплирования

  • Temperature: 0.6
  • TopP: 0.95
  • TopK: 20
  • MinP: 0

Настройте presence_penalty от 0 до 2, чтобы уменьшить повторения. Более высокие значения могут иногда вызывать смешивание языков.

Рекомендации по длине вывода

  • Стандартные запросы: 32,768 токенов
  • Сложные задачи: 81,920 токенов для математических и программных соревнований
  • Достаточный объем обеспечивает детализированные процессы мышления и исчерпывающие ответы.

Стандартизируйте формат вывода

  • Математические задачи: Добавьте “Please reason step by step, and put your final answer within \boxed{}.”
  • Множественный выбор: Включите JSON-структуру: “Please show your choice in the answer field with only the choice letter, e.g., “answer”: “C”.”

Многоходовые диалоги

Исторические выходные данные не должны включать содержимое размышлений. Только финальные ответы должны быть в истории диалога. Шаблон чата Jinja2 обрабатывает это автоматически.

Заключение

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 доказывает, что open-source AI может соответствовать коммерческим моделям мышления. С результатами 92.3% на AIME25 и 74.1% на LiveCodeBench он конкурирует с OpenAI O4-mini и Claude4 Opus при значительно меньшей стоимости. Окно контекста 256K и улучшенная архитектура мышления превосходно справляются со сложными задачами рассуждений. При цене $0.15/M входных токенов на Novita AI он демократизирует доступ к передовым AI-рассуждениям.

Попробуйте Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 на Novita AI уже сегодня.

Novita AI — это облачная AI-платформа, которая предлагает разработчикам простой способ развертывания AI-моделей с помощью нашего простого API, а также предоставляет доступное и надежное облако GPU для создания и масштабирования.