Robocikowo>ROBOCIKOWO
Qwen3-235B

Qwen3-235B

Qwen3-235B-A22B · Rodzina: Qwen3
Flagowy model MoE Alibaba/Qwen (2025): 235B/22B aktywnych, 128 ekspertów, okno 128K, hybrydowy tryb rozumowania, 119 języków. Otwarte wagi (Apache 2.0).
✓ Aktywny✓ Publiczny dostęp⚖ Open sourceLLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi📁 Qwen3
Okno kontekstowe
128K
tokenów
Parametry
235B (22B aktywnych, MoE; 128 ekspertów)
parametrów
Data premiery
29 kwietnia 2025
Dostęp:DownloadAPIHostedWdrożenie:💻 Lokalnie☁ Cloud

Przegląd

Qwen3-235B (Qwen3-235B-A22B) to flagowy model językowy generacji Qwen3, opracowany przez zespół Qwen w Alibaba Cloud i udostępniony 29 kwietnia 2025 r. Jest to model o architekturze mieszaniny ekspertów (MoE) liczący 235 mld parametrów łącznie, z których 22 mld jest aktywnych na token.

Architektura obejmuje 94 warstwy, uwagę z grupowaniem zapytań (GQA, 64 głowice zapytań i 4 głowice klucz-wartość) oraz 128 ekspertów, z których 8 jest aktywnych na token. Model obsługuje okno kontekstowe 128 000 tokenów oraz hybrydowy tryb rozumowania: „Thinking” (rozumowanie krok po kroku) i „Non-Thinking” (szybkie odpowiedzi), ze sterowalnym budżetem rozumowania.

Qwen3-235B jest zoptymalizowany pod kodowanie i zdolności agentowe, ze wzmocnionym wsparciem protokołu MCP (Model Context Protocol) do integracji narzędzi, oraz obsługuje 119 języków i dialektów. W testach osiąga wyniki konkurencyjne wobec modeli takich jak DeepSeek-R1, o1, o3-mini, Grok-3 i Gemini 2.5 Pro.

Model udostępniono na licencji Apache 2.0 (otwarte wagi na Hugging Face i ModelScope), co pozwala na komercyjne i niekomercyjne użycie, samodzielne uruchamianie oraz dostrajanie. Należy do rodziny modeli Qwen3 firmy Alibaba.

Klasyfikacja
LLMModel rozumowaniaModel używający narzędzi
Rodzina: Qwen3
Dostęp i wdrożenie
PobieranieAPIHostowane
LokalnieChmura
Wagi: Open source
Kluczowe parametry
📏 Kontekst: 128K
🧩 Parametry: 235B (22B aktywnych, MoE; 128 ekspertów)
Narzędzia · ✓ Fine-tuning
📥 Wejście: tekst

Specyfikacja techniczna

Okno kontekstowe
128K
tokenów
Parametry
235B (22B aktywnych, MoE; 128 ekspertów)
parametrów
Licencja
Apache 2.0
Funkcje:Używanie narzędziFine-tuning
Modalności
⬇ Wejście (Input)
text
⬆ Wyjście (Output)
textcode

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Rozumowanie
Zdolność modelu do logicznego wnioskowania i rozwiązywania złożonych problemów.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie wieloetapowe
Prowadzenie wieloetapowego toku rozumowania w długich, złożonych zadaniach.
Kategoria: reasoning
Rozumowanie matematyczne
Zdolność modelu do rozwiązywania zadań matematycznych wymagających wieloetapowego rozumowania — równania, dowody, kombinatoryka, geometria, rachunek różniczkowy, zadania konkursowe.
Kategoria: reasoning
Programowanie
Generowanie, analizowanie i modyfikowanie kodu w wielu językach programowania. Obejmuje pisanie funkcji, debugowanie, refaktoryzację, code review, tworzenie testów. Mierzone benchmarkami takimi jak HumanEval, SWE-bench.
Kategoria: coding
Kodowanie agentowe
Wielogodzinne, wieloetapowe zadania programistyczne wykonywane samodzielnie przez model: klonowanie repozytorium, uruchamianie testów, iteracja poprawek, integracja z narzędziami CLI. Charakterystyczne dla wariantów Codex (GPT-5.1-Codex-Mini, Codex-Max).
Kategoria: coding
Zdolności agentowe
Zdolność modelu do autonomicznego planowania i wykonywania wieloetapowych zadań poprzez sekwencyjne użycie narzędzi, utrzymywanie kontekstu i adaptację do wyników pośrednich.
Kategoria: planning
Użycie narzędzi
Zdolność modelu do wywoływania zewnętrznych funkcji, API i narzędzi w trakcie rozmowy: kalkulator, wyszukiwarka, edytor kodu, baza danych. Model decyduje kiedy i jak użyć narzędzia oraz interpretuje jego wynik.
Kategoria: planning
Wsparcie MCP
Natywne wsparcie protokołu Model Context Protocol - model potrafi integrować się z zewnętrznymi serwerami MCP, wywoływać ich narzędzia i korzystać z ich źródeł danych bez dedykowanego wrappera.
Kategoria: other
Długi kontekst
Obsługa dużych okien kontekstowych — dziesiątek do setek tysięcy (lub milionów) tokenów wejścia. Umożliwia analizę całych baz kodu, długich dokumentów, wielu równolegle rozmów bez utraty wcześniejszych informacji. GPT-5.1 wspiera 400 000 tokenów.
Kategoria: language
Wielojęzyczność
Kompetencje w wielu językach naturalnych (od kilku do stu+): rozumienie, generowanie, tłumaczenie, code-switching w obrębie jednej rozmowy. Modele frontier obsługują szeroki wachlarz języków ze zbliżoną jakością.
Kategoria: language
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation
Rozszerzony tryb rozumowania
Wariant modelu rozumującego z dłuższym budżetem inferencji: więcej cykli myślenia, większa precyzja odpowiedzi kosztem czasu odpowiedzi. Wybór między 'standard' a 'extended' thinking pozostawiony użytkownikowi (np. selektor w GPT-5.2 Pro).
Kategoria: reasoning
Adaptacyjny wysiłek rozumowania
Model sam decyduje ile 'myślenia' poświęcić na konkretne zapytanie: proste pytania odpowiadane szybko, złożone problemy dostają więcej cykli inferencji. Cecha GPT-5.1 (Instant i Thinking) skracająca czas dla łatwych zadań, wydłużająca dla trudnych.
Kategoria: reasoning
Modelowanie języka
Zdolność przewidywania kolejnych tokenów i generowania spójnego tekstu w języku naturalnym na podstawie poprzedzającego kontekstu.
Kategoria: language

Architektura techniczna

Rdzeń architektury (Core Architecture)
Forma modelu (Model Form)
Techniki trenowania (Training Techniques)

Wdrożenie i bezpieczeństwo