Qwen3 235B A22B Instruct 2507 是由阿里巴巴雲開發的先進指令調優語言模型，可透過 Novita AI 平台存取。本文將詳細介紹此模型的架構、基準測試結果，以及如何將這個最先進的模型整合到您的工作流程中的逐步指南。
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 模型架構詳情
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 是阿里巴巴雲 Qwen3 模型系列的指令調優版本。本次推出的 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 是 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 的優化非思考版本。
| 參數 | 數值 |
|---|---|
| 總參數 | 235 B |
| 上下文視窗 | 262k |
| 每次前向傳遞的活躍參數 | 22 B |
| 層數 | 94 |
| 注意力頭（Q/KV） | 64 / 4 |
| 專家數量 | 總共 128 個；每次啟動 8 個 |
| 上下文長度 | 262 144 個 token |
| 思考支援 | 否 |
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 採用現代、高度可擴展的 MoE（混合專家）架構，能高效處理超大上下文和多樣化任務。其指令調優和對齊優化使其在多語言和複雜推理場景的真實使用場景中表現穩健。
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 基準測試結果
領域 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 表現 數學/推理 ⭐⭐⭐⭐⭐ 程式編寫 ⭐⭐⭐⭐⭐ 通用知識 ⭐⭐⭐⭐ 真實世界邏輯 ⭐⭐⭐ 對齊性 ⭐⭐⭐⭐
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 與其他 LLM 的比較
基準測試
資料來源：Artificial Analysis
Qwen3-235B-A22B Instruct 2507 在長上下文推理、數學推理、通用程式編寫和推理任務上表現尤其突出，在大多數基準測試中展現頂級效能和可靠性。不過在極具挑戰性的推理評估和高度專業的程式編寫任務上，表現相對較弱（但仍具有競爭力）。
效率
資料來源：Artificial Analysis
資料來源：Artificial Analysis
若您重視低延遲和快速完成回應，Qwen3-235B-A22B Instruct 2507 是絕佳選擇；但若您優先考慮成本或最大輸出速度，則可能不是最適合的選項。
如何取得 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 的存取權限？
步驟 1：登入並存取模型庫
登入您的帳號後，點擊 模型庫 按鈕。
立即試用 Qwen3 235B A22B Instruct 2507！
步驟 2：選擇您要使用的模型
瀏覽可用的選項，選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得 API 金鑰
要進行 API 驗證，我們會提供給您新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API 即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="",
)
model = "qwen/qwen3-235b-a22b-instruct-2507"
stream = True # or False
max_tokens = 131072
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)
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 第三方平台指南
使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具
若您想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂級模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1、GLM 4.5）進行 AI 程式編寫輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，即可開始編程。詳細的設定指令和範例請參考官方教學：
- Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
- Claude Code：如何在 Windows、Mac 和 Linux 上的 Claude Code 使用 Kimi-K2
- Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒完成設定！）
使用 OpenAI Agents SDK 構建多代理工作流程
透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，構建進階多代理系統：
- 即插即用：在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
- 支援交接、路由和工具使用：設計能進行委派、分流或執行函式的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
- Python 整合：只需將 SDK 端點設定為
https://api.novita.ai/v3/openai並使用您的 API 金鑰即可。
在第三方平台上連接 API
- OpenAI 相容 API：無縫遷移並整合至符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 和 Cursor。
- Hugging Face：透過 Novita AI 端點，在 Spaces、管線或搭配 Transformers 函式庫使用 Modeis。
- 代理與編排框架：透過官方連接器和逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台（如 Continue、AnythingLLM,LangChain、Dify 和 Langflow）連接。
Qwen3 235B A22B Instruct 2507 是目前最先進的指令調優 LLM 之一，在需要長上下文推理、程式編寫和真實世界邏輯的任務上表現優異。其高度可擴展的 MoE 架構、超大上下文視窗和穩健的對齊性，使其適用於各種企業和研究應用場景。無論您使用 Python、需要 OpenAI 相容 API，還是尋求多代理工作流程整合，存取和整合 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 都非常簡單。憑藉強勁的基準測試表現和廣泛的相容性，這個模型是尋求最先進 AI 能力的使用者的首選之一。
常見問題
Q：Qwen3 235B A22B Instruct 2507 在大型語言模型中有什麼獨特之處？ A：其指令調優、235B 總參數、超大 262k 上下文視窗和可擴展的 MoE 架構，使其能高準確度處理長文件、複雜推理和多語言任務。
Q：我可以將 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 用於程式編寫輔助嗎？ A：可以。它在程式編寫任務上表現優異，可整合到本地 IDE 或 Trae、Claude Code 等 CLI 工具中，提供 AI 程式編寫支援。
Q：是否有 Qwen3 235B A22B Instruct 2507 的免費試用？ A：有的，您可以在 Novita AI 平台註冊後，按照設定步驟開始免費試用。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 部署 AI 模型的方式，同時也提供可負擔且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建和擴展 AI 應用。
