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

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

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
answerfield 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.
