Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 现已在 Novita AI 上线

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 现已在 Novita AI 上线

阿里巴巴革命性的 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 现已上线 Novita AI。

该思维模型在推理基准测试上以极低的成本超越 OpenAI O4-mini、Claude4 Opus 及其他行业领导者。在 AIME25 上达到 92.3%,原生支持 256K 上下文,为复杂问题解决树立了新标准。该模型拥有 235B 参数(22B 激活),具备增强的思维能力,适用于数学推理、编程和分析任务。

当前 Novita AI 定价: 131072 上下文,输入 $0.3/M tokens,输出 $3/M tokens。

体验 235B-A22B-Thinking-2507 演示

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 是什么?

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 是阿里巴巴旗舰 235B 参数模型的增强思维版本。经过三个月的持续优化,该模型在推理深度、数学问题求解和复杂分析任务上实现了显著提升。

该模型基于 Qwen3-235B-A22B 架构构建,并针对思维能力进行了专门增强。在开放源代码思维模型的学术基准测试中达到了领先水平。

突破性增强

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 综合基准测试结果

革命性推理改进
在逻辑推理、数学、科学和编程方面取得巨大飞跃。该模型在通常需要人类专业知识的学术基准测试中表现出色。

增强通用能力
指令遵循、工具使用和文本生成能力显著提高。与人类偏好的对齐得到改进,同时保持结构化思维过程。

扩展上下文掌握
256K 长上下文理解可在整个文档、研究论文和扩展推理链中保持完美连贯性。

注意: 对于需要深度分析处理的复杂推理任务,强烈建议使用扩展思维能力。

主要功能与能力

技术规格

  • 类型:因果语言模型
  • 训练阶段:预训练与后训练
  • 总参数量:235B,其中 22B 激活
  • 非嵌入参数量:234B
  • 架构:94 层
  • 注意力头(GQA):64 个 Q 头,4 个 KV 头
  • 专家数:总共 128 个专家,8 个激活
  • 上下文长度:原生 262,144 tokens
  • 模式:仅思维模式(自动包含 thinking 标签)

性能基准

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 不仅与行业领导者竞争——它甚至主导了它们。该思维模型在全面评估基准测试中始终优于高端模型。

综合性能结果

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 综合基准测试结果

来源: Qwen 官方 Hugging Face

关键性能亮点

数学卓越表现
在 AIME25 上达到 92.3%,与 OpenAI O4-mini(92.7%)持平,并超越所有其他模型。在 HMMT25 上得分为 83.9%,超过 Gemini-2.5 Pro(82.5%),并显著优于 Claude4 Opus Thinking(58.3%)。

优越知识理解
在 GPQA 上达到 81.1%,与 Deepseek-R1 和 OpenAI O4-mini 水平相当。在 SuperGPQA 上达到领域领先的 64.9%,超越所有竞争对手,包括 Gemini-2.5 Pro(62.3%)。

编程领先地位
以 74.1% 的得分在 LiveCodeBench v6 上占据主导地位,优于所有模型,包括 Gemini-2.5 Pro(72.5%)和 OpenAI O4-mini(71.8%)。在所有评估模型中取得最高的 CFEval 得分 2134。

推理大师
在 LiveBench 上得分为 78.4%,与顶级模型不相上下。在 HLE(纯文本子集)上达到 18.2%,接近 OpenAI O4-mini(18.1%),并超越之前的 Qwen3 版本(11.8%)。

用户偏好对齐
在 Arena-Hard v2 上达到 79.7%,仅次于 OpenAI O3(80.8%),并超越 Deepseek-R1(72.2%)。在 WritingBench 上以 88.3% 获得最高分,超过所有竞争对手。

多语言卓越表现
在 MultiIF 上以 80.6% 领先,超越除 OpenAI O3(80.3%)外的大多数模型。在 PolyMATH 上取得突破性的 60.1%,显著优于所有竞争对手,包括 Gemini-2.5 Pro(52.2%)。

如何在 Novita AI 上访问 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

对于开发者和研究人员来说,在 Novita AI 上使用 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 非常简单。

使用 Playground(无需编码)

即时访问:注册后立即开始体验 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

交互界面:实时测试复杂推理提示并可视化结构化输出。

模型比较:将 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 与其他领先模型进行对比,找到最适合您使用场景的模型。

通过 API 集成(面向开发者)

使用 Novita AI 统一的 REST API,将 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 连接到您的应用程序。

选项 1:直接 API 集成(Python 示例)

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)
  

主要特性:

  • 兼容 OpenAI 的 API,实现无缝集成
  • 灵活的参数控制,可进行精细调整
  • 支持流式输出,实现实时响应

选项 2:使用 OpenAI Agents SDK 实现多智能体工作流

使用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 构建复杂的多智能体系统:

  • 即插即用集成:在任何 OpenAI Agents 工作流 中使用 Novita AI 的模型
  • 高级智能体能力:支持任务交接、路由和工具集成
  • 可扩展架构:设计可委派任务并运行复杂函数的智能体

连接第三方平台

开发工具:通过 OpenAI 兼容 API,与流行的 IDE 和开发环境(如 Cursor、Trae、Cline)无缝集成。

编排框架:使用官方连接器,与 LangChain、Dify、Langflow 及其他 AI 编排平台连接。

Hugging Face 集成:通过 Novita AI 端点,在 Spaces、Pipeline 或 Transformers 库中使用 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。

最佳实践,实现最优性能

遵循以下 Qwen 官方团队指南以获得最佳性能。

推荐采样参数

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

presence_penalty 调整到 0-2 之间以减少重复。较高值偶尔可能导致语言混合。

输出长度指南

  • 标准查询:32,768 tokens
  • 复杂问题:数学和编程竞赛建议 81,920 tokens
  • 足够的空间确保详细的思维过程和全面的响应

标准化输出格式

  • 数学问题:添加 “请逐步推理,并将最终答案放在 \boxed{} 内。”
  • 选择题:包含 JSON 结构:“请将选择显示在 answer 字段中,仅输出选项字母,例如 “answer”: “C”。”

多轮对话

历史输出应排除思维内容。只有最终回复应保留在对话历史中。Jinja2 聊天模板会自动处理此问题。

总结

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 证明了开源 AI 可以媲美商业思维模型。凭借 AIME25 上的 92.3% 和 LiveCodeBench 上的 74.1%,它能够与 OpenAI O4-mini 和 Claude4 Opus 竞争,而成本却低得多。256K 上下文窗口和增强的思维架构在处理复杂推理任务方面表现出色。在 Novita AI 上以 $0.15/M 输入 tokens 的价格,它使最先进的 AI 推理能力变得人人可用。

立即在 Novita AI 上体验 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507

Novita AI 是一个 AI 云平台,为开发者提供通过简单 API 部署 AI 模型的便利,同时还提供经济可靠的 GPU 云服务用于构建和扩展。