Qwen 3 235B A22B
In dieser Runde nicht verfügbar
Alibaba
Der ursprüngliche Qwen 3 235B A22B-Checkpoint vereint 235 Milliarden Gesamtparameter mit 22 Milliarden aktiven Parametern und einem umschaltbaren Thinking-Modus. Anders als die später getrennten Instruct- und Thinking-Varianten bündelt er beide Antwortmodi in einem Checkpoint.
Die Architektur nutzt 128 Experten, acht davon pro Token, und 94 Schichten mit 64 Q-Köpfen und 4 KV-Köpfen. Qwen nennt 32.768 Token nativen Kontext und bis zu 131.072 Token mit YaRN. Anders als die getrennten Qwen 3 235B A22B Instruct 2507 und Qwen 3 235B A22B Thinking 2507 vereint dieser ursprüngliche Checkpoint beide Antwortmodi.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | LokalQuelle |
| Parameter | 235 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 22 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Hinweise | Der beibehaltene Legacy-Slug verweist auf den ursprünglichen hybriden Qwen3-235B-A22B-Checkpoint. Die Modellkarte nennt Pretraining und Post-training sowie umschaltbare Thinking- und Non-Thinking-Modi. Er ist kein separat benannter Base-Checkpoint.Quelle |
| Modell-Repository | Qwen/Qwen3-235B-A22BQuelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Architektur | Qwen3 causal language model; dense or sparse MoEQuelle |
| Eingabe | TextQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Natives Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 131.072 TokenQuelle |
| Sprachen | 119 languages and dialectsQuelle |
| Repository erstellt | 2025-04-27 (Repository creation date is a precise publication proxy, but may differ from the public announcement date or an individual checkpoint's first availability.)Quelle |
| Trainings-Token | 36 trillionQuelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 2 | 1 | 14 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
Seite 1 von 2
Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
Seite 1 von 2
Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
In dieser Runde nicht verfügbar
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 3 235B A22B

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)43,8 / 100
Qwen documents Instruct-2507 as an upgraded version of its flagship model Qwen3-235B-A22B, released July 21, 2025 as a direct dated update; the parallel Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 checkpoint from the same update wave is not linked here because the registry records only one successor per profile.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 model card (2026-09-19)| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Alibaba, Non-reasoning. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | excluded-checkpoint-observations Hinweis Dieses Profil beschreibt das ursprüngliche posttrainierte Qwen3-235B-A22B. Die separaten Base-Ergebnisse im technischen Bericht messen diesen Checkpoint nicht. |
| Weitere Quelle | API-Preise |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 19. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) · Qwen3 Technical Report · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | Qwen3-235B-A22B Instruct 2507 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Qwen3-235B-A22B Thinking 2507 model card · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |