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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

29
general
33
coding
40
reasoning
39
science
70
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग470
15.0
AA
सामान्य रैंकिंग374
35.0
AA
विज्ञान362
39.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)47.5%स्वयं

Chemistry

SuperGPQA44.1%स्वयं

Code

EvalPlus0.78 / 100स्वयं
LiveCodeBench70.7%स्वयं
Aider61.8%स्वयं

Creativity

Arena Hard95.6%स्वयं

Finance

MMLU87.8%स्वयं
MMLU-Pro68.2%स्वयं

General

MMLU-Redux87.4%स्वयं
MMMLU86.7%स्वयं
MBPP0.81 / 100स्वयं
LiveBench77.1%स्वयं
Include73.5%स्वयं
MultiLF71.9%स्वयं
BFCL70.8%स्वयं
MultiPL-E65.9%स्वयं

Language

BBH88.9%स्वयं

Math

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

Reasoning

CRUX-O0.79 / 100स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
23.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
10.8
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.3
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
0.3
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.3
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.2
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.0
Lcr(Artificial Analysis)
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Creativity
100
Writing
100
Math
80
Reasoning
80
Language
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

1 प्रदाता

प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Alibabaप्राथमिक
$0.7
$2.8

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

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis