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Qwen3-235B-A22B (Thinking)

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Cantidad de parámetros del modelo
235B
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Organización afiliada
Alibaba
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Código abierto
Tipo de licencia
Tiempo de lanzamiento
29 de abril de 2025
Tiempo de lanzamiento

Introducción al modelo
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grande de la serie Qwen, ofreciendo un conjunto completo de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
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Capacidad de comprensión del lenguaje Capacidad de comprensión del lenguaje
Capacidad de comprensión del lenguaje
Capaz de comprender contextos complejos y generar oraciones lógicamente coherentes, aunque ocasionalmente en control de tono.
8.1
Alcance de cobertura de conocimiento Alcance de cobertura de conocimiento
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.8
Capacidad de razonamiento Capacidad de razonamiento
Capacidad de razonamiento
Capaz de construir marcos lógicos de nivel múltiple, logrando más del 99% de precisión en el modelado matemático complejo.
9.2
Modelo relacionado
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes de la serie Qwen, que ofrece una colección completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes en la serie Qwen, que ofrece una suite completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Qwen3-32B (Thinking) Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grande de la serie Qwen, ofreciendo una amplia suite de modelos densos y mezcla de expertos (MoE).
Qwen1.5-72B-Chat Qwen1.5 es la versión beta de Qwen2, manteniendo su arquitectura como un modelo de transformador solo decodificador con activación SwiGLU, RoPE y mecanismos de atención de varias cabezas. Ofrece nueve tamaños de modelos y tiene capacidades mejoradas de lenguaje multilingüe y de chat, admitiendo una longitud de contexto de 32,768 tokens. Todos los modelos tienen prompts de sistema habilitados para roles, y el código admite la implementación nativa en transformers.
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