Qwen3 235B A22B (Non-reasoning)
AlibabaQwenOpen WeightApache 2.0 · Usage Commercial
Description
Qwen3 235B A22B is a large language model developed by Alibaba, featuring a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 235 billion total parameters and 22 billion activated parameters. It achieves competitive results in benchmark evaluations of coding, math, general capabilities, and more, compared to other top-tier models.
Date de sortie
2025-04-28
Paramètres
235.0B
Longueur du contexte
131K
Modalités
text
Radar de capacités
28
general
34
coding
40
reasoning
44
science
70
agents
0
multimodal
Classements
| Domaine | #Rang | Score | Source |
|---|---|---|---|
| Classement codage | 546 | 15.0 | AA |
| Classement général | 419 | 33.0 | AA |
| Science | 446 | 33.0 | AA |
Scores de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))General
Arena Hard
95.6%Aut.
MMLU
87.8%Aut.
Include
73.5%Aut.
MultiLF
71.9%Aut.
BFCL
70.8%Aut.
MultiPL-E
65.9%Aut.
Language
MMLU-Redux
87.4%Aut.
MMMLU
86.7%Aut.
MMLU-Pro
68.2%Aut.
Math
GSM8k
94.4%Aut.
AIME 2024
85.7%Aut.
MGSM
83.5%Aut.
AIME 2025
81.5%Aut.
LiveBench
77.1%Aut.
MATH
71.8%Aut.
Reasoning
BBH
88.9%Aut.
MBPP
0.81 / 100Aut.
CRUX-O
0.79 / 100Aut.
EvalPlus
0.78 / 100Aut.
LiveCodeBench
70.7%Aut.
Aider
61.8%Aut.
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
47.5%Aut.
SuperGPQA
44.1%Aut.
Indices d'évaluation AA
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))90.2
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))76.2
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))61.3
Ifbench(Google Research (2023))36.6
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))34.3
Aime(MAA (Mathematical Association of America))32.7
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))27.2
Math Index(Artificial Analysis)23.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))23.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)8.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))6.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))4.2
Lcr(Artificial Analysis)0.0
Scores par catégorie LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Chat100
Creativity100
Writing100
Language80
Math80
Reasoning80
General80
Legal70
Finance70
Healthcare70
Code70
Tool Calling70
Physics50
Biology50
Chemistry50
Economics40
Tarification
Prix d'entrée$0.7 / 1M tokens
Prix de sortie$2.8 / 1M tokens
Prix mixte (3:1)$1.225 / 1M tokens
Vitesse
Tokens/sec0.0
Délai du premier token0.00s
Temps de réponse0.00s
Classement des Prix par Fournisseur
Classement des Prix par Fournisseur
3 fournisseurs
Moins cher: Alibaba (China)Plus cher: Alibaba
FournisseurEntréeSortie
1Alibaba (China)Moins cher
$0.287
$1.147
2302.AI
$0.29
$2.86
3AlibabaPRINCIPAL
$0.7
$2.8
Comparer les prix entre différents fournisseurs API pour ce modèle.