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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

qwen/qwen3-235b-a22b-2507

टेक्स्टइनपुट: textTools262K21 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

playground में खोलें Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 के लिए API key पाएं

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 अभी आज़माएं

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Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 80% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00128 है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 के बारे में

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507, Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। यह Qwen3 235B आर्किटेक्चर पर बना एक इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड, बहुभाषी mixture-of-experts मॉडल है, जिसमें प्रति फॉरवर्ड पास 22 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं। प्रोवाइडर की रिलीज़ तारीख 21 जुलाई 2025 है, और मॉडल का नॉलेज कटऑफ 30 जून 2025 है।

यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट के साथ काम करता है और केवल टेक्स्ट आउटपुट देता है, इसलिए यह इमेज या ऑडियो काम के बजाय भाषा कार्यों के लिए बनाया गया है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, जो बहुत लंबे प्रॉम्प्ट, बड़े दस्तावेज़ों या विस्तारित बातचीत को एक ही रिक्वेस्ट में संभालने की सुविधा देता है। अधिकतम आउटपुट प्रति रिस्पॉन्स 16,384 टोकन है। एक इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड मॉडल के रूप में, यह सामान्य प्रयोजन के टेक्स्ट जनरेशन के लिए अनुकूलित है, जिसमें इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग भी शामिल है, और इसकी बहुभाषी ट्रेनिंग इसे एक से अधिक भाषाओं में काम के लिए उपयुक्त बनाती है।

ये क्षमताएं व्यावहारिक उपयोगों के काफी विस्तृत सेट की ओर इशारा करती हैं। कॉन्टेक्स्ट विंडो को देखते हुए लंबे दस्तावेज़ विश्लेषण, सारांशीकरण और बड़े इनपुट पर प्रश्न उत्तर स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं। चूंकि मॉडल निर्देशों का पालन करता है और बहुभाषी टेक्स्ट संभालता है, यह चैट सहायकों, कंटेंट ड्राफ्टिंग, अनुवाद से जुड़े वर्कफ़्लो और संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन के लिए भी उपयुक्त है। टूल उपयोग और संरचित आउटपुट समर्थन का संयोजन意味着 इसे एजेंट लूप के पीछे रखा जा सकता है या डाउनस्ट्रीम सिस्टम के लिए मशीन-पठनीय प्रतिक्रियाएं बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।

आप मॉडल आईडी "qwen/qwen3-235b-a22b-2507" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल कर सकते हैं। रिक्वेस्ट कई पैरामीटर का समर्थन करती हैं: सैंपलिंग नियंत्रण के लिए temperature, top_p, top_k, min_p, frequency_penalty, presence_penalty और repetition_penalty; आउटपुट लंबाई और समाप्ति के लिए max_tokens और stop; पुनरुत्पादकता के लिए seed; और टोकन-स्तरीय संभावनाओं के लिए logprobs के साथ top_logprobs। संरचित काम के लिए response_format और structured_outputs हैं, और फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए tools और tool_choice हैं। logit_bias भी स्वीकार किया जाता है। कोई भी क्लाइंट जो OpenAI chat completions प्रारूप बोलता है, इन फ़ील्ड्स के साथ काम करना चाहिए।

ध्यान में रखने योग्य एक व्यावहारिक सीमा आउटपुट लंबाई है: प्रति रिस्पॉन्स 16,384 टोकन, भले ही इनपुट कॉन्टेक्स्ट बहुत बड़ा हो, इसलिए जिन कार्यों में बहुत लंबे एकल कम्प्लीशन की आवश्यकता होती है, उनमें काम को विभाजित करना पड़ सकता है। मॉडल केवल टेक्स्ट है, इसलिए यदि आपके इनपुट या आउटपुट में इमेज या ऑडियो शामिल है, तो कोई भिन्न मॉडल बेहतर विकल्प है। चूंकि नॉलेज कटऑफ 30 जून 2025 है, उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल के अपने ज्ञान पर नहीं, बल्कि प्रॉम्प्ट या आपके द्वारा दिए गए टूल्स पर निर्भर करती है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3-235b-a22b-2507" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 की कीमत इनपुट $0.32 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-235b-a22b-2507" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: NVIDIA: Nemotron 3.5 Super VL, Tencent: Hy3, Qwen: Qwen3.8 Omni Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 कम्युनिटी

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