Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 は、Qwen のテキスト生成モデルです。これは Qwen3 235B アーキテクチャに基づく、instruction-tuned の多言語 mixture-of-experts モデルであり、順伝播あたり 220 億の active parameters を持ちます。プロバイダーのリリース日は 2025 年 7 月 21 日で、モデルの knowledge cutoff は 2025 年 6 月 30 日です。

このモデルはテキスト入力で動作し、テキスト出力のみを生成するため、画像や音声の作業ではなく言語タスクを対象としています。コンテキストウィンドウは 262,144 tokens で、非常に長いプロンプト、大きなドキュメント、拡張された会話を 1 回のリクエストで処理できます。最大出力は応答あたり 16,384 tokens です。instruction-tuned モデルとして、instruction following を含む汎用テキスト生成に最適化されており、多言語トレーニングにより複数の言語にまたがる作業に適しています。

これらの機能は、かなり幅広い実用的用途を示しています。長いドキュメントの分析、要約、大きな入力に対する質問応答は、コンテキストウィンドウを考えれば自然に適しています。このモデルは指示に従い、多言語テキストを扱うため、チャットアシスタント、コンテンツの下書き、翻訳に関連するワークフロー、構造化データ抽出にも適しています。tool use と structured output のサポートの組み合わせにより、agent loop の背後に配置したり、下流システム向けの機械可読な応答を生成したりできます。

モデルは api14 の OpenAI-compatible API を通じて、model id "qwen/qwen3-235b-a22b-2507" を使って呼び出せます。リクエストは幅広いパラメータをサポートします。サンプリング制御には temperature、top_p、top_k、min_p、frequency_penalty、presence_penalty、repetition_penalty。出力長と終了には max_tokens と stop。再現性には seed。token レベルの確率には logprobs と top_logprobs。構造化された作業には response_format と structured_outputs、function calling には tools と tool_choice があります。logit_bias も受け付けます。OpenAI chat completions 形式を扱うクライアントであれば、これらのフィールドで動作するはずです。

留意すべき実用的な制限の 1 つは出力長です。入力コンテキストはもっと大きいにもかかわらず、応答あたり 16,384 tokens であるため、非常に長い単一の完了を必要とするタスクでは作業を分割する必要があるかもしれません。このモデルはテキスト専用なので、入力または出力に画像や音声が含まれる場合は、別のモデルの方が適しています。knowledge cutoff は 2025 年 6 月 30 日であるため、それ以降の事柄はモデル自身の知識ではなく、プロンプトまたは提供する tools に依存します。