Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Chat Completions API
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
отQwenСоздана 24 сент. 2025 г.256K контекст
Chat Completions API

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that combines strong text generation with advanced visual understanding for images and video. Designed for general vision-language tasks like VQA, document parsing, chart and table extraction, and multilingual OCR, the model emphasizes robust perception, spatial (2D/3D) understanding, and long-form visual comprehension, with competitive results on public benchmarks. Qwen3-VL also supports agentic interaction and tool use, following complex instructions in multi-image dialogues, aligning text to video timelines, operating GUIs for automation, and enabling visual coding workflows such as turning sketches into code or debugging UIs. Its strong text-only capabilities match Qwen3 language models, making it suitable for document AI, OCR, UI/software assistance, spatial reasoning, and vision-language agent research.

Цены

Оплата по факту использования этой модели. Подробнее здесь.
Входные токены (1 млн)
$0.616
Выходные токены (1 млн)
$2.464

Возможности

Входные модальности

ТекстИзображение

Выходные модальности

Текст

Параметры

Параметры, доступные в API-запросах
Max Completion TokensPresence PenaltyResponse FormatTemperatureTool ChoiceToolsTop P

Статистика использования

Использование токенов этой модели на платформе

Недостаточно данных для графика использования

Доступность

Надёжность за последние 7 дней

Недостаточно данных для графика доступности

Пропускная способность

Недостаточно данных о пропускной способности

Время до первого токена (TTFT)

Недостаточно данных о TTFT

Пример кода

Пример использования модели через API на Python или cURL. Замените значения-заполнители своим API-ключом и ID модели.

Базовый пример запроса. Проверьте разрешения API-ключа. Подробнее см. документацию.
curl https://api.makura.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-raw '{
  "model": "qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Сколько будет 2 + 2?"
    }
  ]
}'