Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
235B
Modelo Parâmetro Quantidade
Alibaba
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
25 de Julho de 2025
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
Qwen3 é a geração mais recente de grandes modelos de linguagem na série Qwen, oferecendo uma suíte abrangente de modelos densos e de mixture-of-experts (MoE).
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Capaz de entender contextos complexos e gerar frases logicamente coerentes, embora ocasionalmente desativada no controle de tom.
8.4
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui conhecimento central das disciplinas convencionais, mas tem cobertura limitada de campos interdisciplinares de ponta.
8.8
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
6.2
Comparação de modelos
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 é a última geração de modelos de linguagem de grande escala da série Qwen, oferecendo uma coleção abrangente de modelos densos e de mistura de especialistas (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 é a última geração de modelos de linguagem grande na série Qwen, oferecendo uma ampla gama de modelos densos e mistura de especialistas (MoE).
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 é a versão beta do Qwen2, mantendo sua arquitetura como um modelo de transformador apenas decodificador com ativação SwiGLU, RoPE e mecanismos de atenção de múltiplas cabeças. Ele oferece nove tamanhos de modelos e tem capacidades multilíngues e de chat aprimoradas, suportando uma extensão de contexto de 32.768 tokens. Todos os modelos têm prompts de sistema habilitados para atuação de papéis, e o código suporta implementação nativa nos transformers.
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 é a versão beta do Qwen2, mantendo sua arquitetura como um modelo de transformador decoder-only com ativação SwiGLU, RoPE e mecanismos de atenção de múltiplas cabeças. Ele oferece nove tamanhos de modelo e tem capacidades multilíngues e de chat aprimoradas, suportando uma extensão de contexto de 32.768 tokens. Todos os modelos possuem prompts de sistema habilitados para interpretação de papéis, e o código suporta implementação nativa nos transformers.
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