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Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning128K25 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 अभी आज़माएं

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Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन के करीब है।
1,28,000 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00770 है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 के बारे में

Qwen3 235B A22B Thinking 2507, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जिसे प्रदाता ने 2025-07-25 को जारी किया था। यह एक ओपन-वेट Mixture-of-Experts (MoE) लैंग्वेज मॉडल है, जिसे जटिल रीज़निंग कार्यों के लिए बनाया गया है, और यह प्रत्येक फॉरवर्ड पास में अपने 235B पैरामीटर में से 22B को सक्रिय करता है। "Thinking" लेबल और इसके द्वारा उजागर किए गए रीज़निंग पैरामीटर यह दर्शाते हैं कि मॉडल एक ही पास में उत्तर देने के बजाय समस्याओं को चरण दर चरण हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह टेक्स्ट-ओनली पाइपलाइनों के लिए उपयुक्त है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 128,000 टोकन और अधिकतम आउटपुट 16,384 टोकन है, साथ ही नॉलेज कटऑफ 2025-06-30 है। चूंकि यह एक रीज़निंग-उन्मुख मॉडल है, प्रतिक्रियाओं में एक रीज़निंग चरण शामिल हो सकता है, और include_reasoning तथा reasoning पैरामीटर आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि आपको प्राप्त होने वाली प्रतिक्रिया में इसे कैसे संभाला जाए।

ये क्षमताएं उन उपयोग मामलों की ओर इशारा करती हैं जहां सावधानीपूर्वक बहु-चरणीय सोच मायने रखती है: गणितीय और तार्किक समस्या समाधान, कोड विश्लेषण और जनरेशन, लंबे दस्तावेजों से संरचित निष्कर्षण, और बहु-चरणीय योजना या निर्णय समर्थन। 128,000 टोकन का कॉन्टेक्स्ट निर्देशों के साथ पर्याप्त स्रोत सामग्री रखने के लिए काफी बड़ा है, जो लंबे विनिर्देशों की समीक्षा करने, लंबी रिपोर्टों को सारांशित करने या क्वेरी करने, और ऐसी समस्याओं पर काम करने जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है जिनमें मॉडल को एक साथ कई बाधाओं को ध्यान में रखना होता है। टूल कॉलिंग समर्थन इसे एजेंट-शैली वर्कफ़्लो में भी उपयोग करने योग्य बनाता है जहां मॉडल तय करता है कि कब कोई फ़ंक्शन कॉल करना है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित रिक्वेस्ट पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, presence_penalty, reasoning, stop, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI-संगत है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 की ओर इंगित कर सकते हैं और मॉडल आईडी बदल सकते हैं, फिर temperature, top_p या top_k के साथ सैंपलिंग ट्यून कर सकते हैं, max_tokens के साथ प्रतिक्रिया को सीमित कर सकते हैं, और जब आप फ़ंक्शन कॉलिंग चाहते हैं तो tools और tool_choice पास कर सकते हैं।

आउटपुट सीमा को ध्यान में रखें: max_tokens अधिकतम 16,384 तक सीमित है, इसलिए जिन कार्यों में बहुत लंबी एकल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, उनमें काम को कई कॉलों में विभाजित करना पड़ सकता है। मॉडल टेक्स्ट-ओनली है, इसलिए यदि आपके इनपुट में छवियां या ऑडियो शामिल हैं तो आपको एक अलग मॉडल की आवश्यकता होगी। सीधे, उच्च-मात्रा वाले टेक्स्ट कार्यों के लिए जहां गहन रीज़निंग की आवश्यकता नहीं है, एक हल्का मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, जबकि यह मॉडल उन समस्याओं के लिए लक्षित है जिन्हें स्पष्ट रीज़निंग से लाभ होता है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 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-thinking-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-thinking-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokenspresence_penaltyreasoningstoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,28,000
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

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

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 की कीमत इनपुट $1.58 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 हर request में 1,28,000 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Pareto 26.10, Pareto Latest, Relace: Relace Search। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507 कम्युनिटी

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