如今，开发者在构建融合视觉与代码的智能应用时面临日益增加的复杂性。传统的纯文本模型在界面理解、布局转换和结构化视觉推理方面表现不佳。Qwen3-VL-235B-A22B 通过强大的多模态设计弥合了这一差距，将视觉感知与编程逻辑无缝结合。
读者将不仅能了解 Qwen3-VL-235B-A22B 如何优于 GLM-4.5V 等同类模型，还能掌握如何在 Cursor、Trae 和 Codex 等开发环境中高效地应用它。
什么是 Qwen3-VL-235B-A22B？
模型类型： Qwen3 系列中的多模态（视觉-语言）大模型。
架构： 混合专家（MoE），总参数量约 235 B，每次推理激活约 22 B 参数。
上下文长度： 支持高达 256 K 个 token，可扩展至 1 M 个 token。
视觉能力： 擅长 GUI 元素识别、截图转代码（HTML/CSS/JS/Draw.io）以及 2D/3D 空间推理。
语言性能： 在理解和推理方面与纯文本 LLM 相当，同时无缝集成视觉输入。
OCR 与多语言： 支持 32 种语言，在模糊、倾斜或弱光条件下仍有强劲表现。
变体：
- Instruct — 针对交互式任务和对话进行了优化。
- Thinking — 针对扩展推理和思维链推理进行了调整。
Qwen3-VL-235B-A22B 在 OCR、GUI 推理和代码生成方面处于领先地位，展现出广泛的多模态能力。其弱点主要在于复杂的 3D 空间定位和主观对齐任务。总体而言，它是当前基准测试中性能最均衡、表现最出色的视觉-语言模型之一。
来源：Qwen
如何使用 Qwen3-VL-235B-A22B 快速创建代码演示？
Qwen3-VL-235B-A22B 在视觉编码方面展现了无与伦比的能力。凭借 Design2Code 92.0 和 ChartMimic 80.5 的创纪录成绩，它能够准确地将复杂的界面、图表和仪表板转化为干净的可执行代码。
Novita AI 提供支持 32.8K 上下文窗口的 API，价格为每 1K 输入 token $0.98，每 1K 输出 token $3.95。其性能强劲，平均延迟 1.17 秒，吞吐量 26.78 TPS（每秒 token 数）。
如何开发 Qwen3-VL-235B-A22B 的代码能力？
视觉到代码工作流的提示工程
- 首先指示模型详细描述 UI 或图表图像，然后要求生成代码。（技巧：描述链）。
- 提供清晰的“截图 → HTML/CSS/JS”转换示例，让模型学习模式映射。
工具和代理集成
- 使模型能够调用代码编辑工具：打开文件、应用差异、运行测试。将其用作交互式“助手”，而非静态代码生成器。
- 循环：计划 → 执行 → 观察 → 修正，并利用来自 linting/测试的实际反馈，使模型通过环境不断改进。
在代码语料库上进行微调/指令微调
- 收集 UI 截图 + 目标代码 + 测试的数据集。使用推理对话和代码生成的混合来微调模型（或使用 LoRA）。
- 混合推理任务和代码任务，使模型保持逻辑和执行理解。
长上下文和多文件感知
- 利用模型的大上下文窗口（高达 256K token）来输入整个项目：多个文件、依赖项、接口规范。
- 包含跨文件引用和任务规范，使代码输出具有上下文相关性和正确性。
评估与迭代
- 使用“将 UI 原型转换为代码”等任务进行基准测试（指标：正确性、UI 保真度、运行时）。
- 监控错误类型（布局不匹配、逻辑错误、缺少依赖项），并相应迭代数据集和提示。
如何访问 Qwen3-VL-235B-A22B？
1. 界面（最适合初学者）
2. API 访问（适合开发者）
步骤 1：登录并访问模型库
登录您的账户，点击 模型库 按钮。
步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的能力。
步骤 4：获取 API 密钥
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API 密钥。进入“设置”页面，您可以按照图片指示复制 API 密钥。
步骤 5：安装 API
使用您编程语言对应的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API 密钥初始化 API，以开始与 Novita AI LLM 交互。以下是一个使用 Python 的聊天补全 API 示例。
curl "https://api.novita.ai/openai/v1/chat/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer session_edv1fJHNhzoHlVygGK0VnwTpo2gxM4nMxwcg-Wp0sEDOr0f-lQSFbRWwqOUMyXhtRQHShteDw48v2QNP86fLPA==" \
-d @- << 'EOF'
{
"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Be a helpful assistant"
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!"
}
],
"response_format": { "type": "text" },
"max_tokens": 16384,
"temperature": 1,
"top_p": 1,
"min_p": 0,
"top_k": 50,
"presence_penalty": 0,
"frequency_penalty": 0,
"repetition_penalty": 1
}
EOF
3. 本地部署或专用端点
要求：
- Qwen3-VL-235B-A22B：需要 8 块 NVIDIA H200 GPU。
安装步骤：
- 从 HuggingFace 或 ModelScope 下载模型权重
- 选择推理框架：支持 vLLM 或 SGLang
- 按照官方 GitHub 仓库中的部署指南操作
当您需要稳定的高性能推理、自定义模型控制，以及在持续或高负载工作负载下降低成本时，可以选择专用端点，而无需维护本地 GPU 和基础设施。
4. 代码代理工具集成
通过使用 Novita AI 的服务，您可以绕过 Claude Code 的区域限制。Novita AI 还提供了 Trae 和 Qwen Code 的访问指南，可在以下文章中找到。
Novita 还提供 SLA 保证，服务稳定性达 99%，特别适合代码生成、自动化测试等高频率场景。
除了 Deepseek 0324，用户还可以访问 Kimi-k2 和 Qwen3 Coder 等强大的编码模型，这些模型的性能接近 Claude 的闭源 Sonnet 4，而成本不到其五分之一。
第一步：获取 API 密钥
在 Cursor 中使用 Qwen3-VL-235B-A22B
步骤 1：安装并激活 Cursor
- 从 cursor.com 下载最新版本的 Cursor IDE
- 订阅 Pro 计划以启用基于 API 的功能
- 打开应用程序并完成初始配置
步骤 2：访问高级模型设置
- 打开 Cursor 设置（可使用 Ctrl + F 快速找到）
- 进入左侧菜单中的 “Models” 选项卡
- 找到 “API Configuration” 部分
步骤 3：配置 Novita AI 集成
- 展开 “API Keys” 部分
- ✅ 启用 “OpenAI API Key” 开关
- ✅ 启用 “Override OpenAI Base URL” 开关
- 在 “OpenAI API Key” 字段：粘贴您的 Novita AI API 密钥
- 在 “Override OpenAI Base URL” 字段：将默认值替换为：
https://api.novita.ai/openai
步骤 4：添加多个 AI 编码模型
点击 “+ Add Custom Model” 并添加每个模型：
qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinkingzai-org/glm-4.6deepseek/deepseek-v3.1moonshotai/kimi-k2-0905openai/gpt-oss-120bgoogle/gemma-3-12b-it
步骤 5：测试您的集成
- 在 Ask 模式 或 Agent 模式 下开始新聊天
- 针对不同编码任务测试不同模型
- 验证所有模型是否正常响应
在 Claude Code 中使用 Qwen3-VL-235B-A22B
对于 Windows
打开命令提示符并设置以下环境变量：
set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking
将 <[Novita API Key](https://novita.ai/settings/key-management)> 替换为您从 Novita AI 平台获取的实际 API 密钥。这些变量在当前会话期间保持有效，关闭命令提示符后需重新设置。
对于 Mac 和 Linux
打开终端并导出以下环境变量：
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
启动 Claude Code
安装和配置完成后，您可以在项目目录中启动 Claude Code。使用 cd 命令导航到所需项目位置：
cd <your-project-directory>
claude .
在 Trae 中使用 Qwen3-VL-235B-A22B
步骤 1：打开 Trae 并访问模型
启动 Trae 应用程序。点击右上角的切换 AI 侧边栏按钮打开 AI 侧边栏。然后，进入 AI 管理并选择模型。
步骤 2：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商
点击 添加模型 按钮创建一个自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单选择 提供商 = Novita。
步骤 3：选择或输入模型
从模型下拉菜单中选择您想要使用的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k、GLM 4.6）。如果确切的模型未列出，只需输入您从 Novita 库中记下的模型 ID。确保选择您要使用的模型正确变体。
在 Codex 中使用 Qwen3-VL-235B-A22B
设置配置文件
Codex CLI 使用 TOML 配置文件，位置为：
- macOS/Linux：
~/.codex/config.toml - Windows：
%USERPROFILE%\.codex\config.toml
基本配置模板
model = "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking"
model_provider = "novitaai"
[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"
启动 Codex CLI
codex
基本使用示例
代码生成：
> 创建一个用于处理 REST API 响应并包含错误处理的 Python 类
项目分析：
> 审查此代码库并提出性能改进建议
Bug 修复：
> 修复登录函数中的身份验证错误
测试：
> 为用户服务模块生成全面的单元测试
5. 第三方平台集成
- OpenAI 兼容 API： 与 Cline 和 Cursor 等工具实现无缝迁移和集成，专为 OpenAI API 标准设计。
- Hugging Face： 通过 Novita AI 端点，在 Spaces、pipeline 或 Transformers 库中使用模型。
- 代理与编排框架： 通过官方连接器和分步集成指南，轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作伙伴平台连接。
Qwen3-VL-235B-A22B 在视觉编码、OCR 和推理基准测试中展现了领先的性能，重新定义了多模态编程标准。借助 Novita AI 的 32.8K 上下文 API、灵活的部署方式（本地或专用端点）以及与现代编码代理的集成，该模型以具有竞争力的成本提供了高精度和可扩展性。
常见问题
Qwen3-VL-235B-A22B 在多模态模型中有何独特之处？
它结合了 235 B 参数的混合专家架构与强大的视觉推理能力，在 Design2Code 和 ChartMimic 基准测试中取得了最先进的成果。
如何提升 Qwen3-VL-235B-A22B 的代码能力？
应用描述链提示、集成代码编辑工具、使用 UI 到代码数据集进行微调，并利用其 256 K token 上下文实现多文件推理。
Qwen3-VL-235B-A22B 能否集成到 IDE 中？
可以。它通过 Novita AI 的 OpenAI 兼容 API 端点与 Cursor、Codex 和 Trae 无缝连接。
Novita AI 是一个 AI 云平台，为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便捷方式，同时还提供经济可靠的 GPU 云用于构建和扩展应用。
