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AITier

Qwen3 235B A22B (Non-reasoning)

AlibabaQwenओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

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.

रिलीज़ तिथि
2025-04-28
पैरामीटर
235.0B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

28
general
34
coding
40
reasoning
44
science
70
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग539
15.0
AA
सामान्य रैंकिंग415
33.0
AA
विज्ञान439
33.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

General

Arena Hard95.6%स्वयं
MMLU87.8%स्वयं
Include73.5%स्वयं
MultiLF71.9%स्वयं
BFCL70.8%स्वयं
MultiPL-E65.9%स्वयं

Language

MMLU-Redux87.4%स्वयं
MMMLU86.7%स्वयं
MMLU-Pro68.2%स्वयं

Math

GSM8k94.4%स्वयं
AIME 202485.7%स्वयं
MGSM83.5%स्वयं
AIME 202581.5%स्वयं
LiveBench77.1%स्वयं
MATH71.8%स्वयं

Reasoning

BBH88.9%स्वयं
MBPP0.81 / 100स्वयं
CRUX-O0.79 / 100स्वयं
EvalPlus0.78 / 100स्वयं
LiveCodeBench70.7%स्वयं
Aider61.8%स्वयं
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)47.5%स्वयं
SuperGPQA44.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(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

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
100
Creativity
100
Writing
100
Language
80
Math
80
Reasoning
80
General
80
Legal
70
Finance
70
Healthcare
70
Code
70
Tool Calling
70
Physics
50
Biology
50
Chemistry
50
Economics
40

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.7 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$2.8 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$1.225 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

3 प्रदाता

सबसे सस्ता: Alibaba (China)सबसे महंगा: Alibaba
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Alibaba (China)सबसे सस्ता
$0.287
$1.147
2302.AI
$0.29
$2.86
3Alibabaप्राथमिक
$0.7
$2.8

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis