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Qwen3 VL 235B A22B Instruct

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3-VL is a large multimodal model that unifies vision, language, and reasoning to achieve human-level perception and cognition across text, images, and video. Built on a 235B-parameter architecture, it integrates early joint training of visual and textual modalities for strong language grounding. The model supports up to a 1 million-token context window and excels at visual understanding, spatial reasoning, long video comprehension, and tool-based interaction. It can generate code from images, perform precise 2D/3D object grounding, and operate digital interfaces like a visual agent. The “Instruct” version rivals Gemini 2.5 Pro in perception benchmarks, while the “Thinking” version leads in multimodal reasoning and STEM tasks. With multilingual OCR, creative writing, and fine-grained scene interpretation, Qwen3-VL establishes a new open-source frontier for integrated vision-language intelligence.

リリース日
2025-09-23
パラメータ
236.0B
コンテキスト長
262K
モダリティ
image, text, video

能力レーダー

34
general
54
coding
71
reasoning
46
science
70
agents
90
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力57
50.0
LS
コーディングランキング291
38.0
AA
総合ランキング289
43.0
AA
マルチモーダルランキング18
62.0
LS
科学260
48.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

BLINK70.7%自己申告

Agents

BFCL-v367.7%自己申告
OSWorld66.7%自己申告
AndroidWorld_SR63.7%自己申告

Chemistry

SuperGPQA60.4%自己申告

Communication

MM-MT-Bench8.50 / 100自己申告
WritingBench85.5%自己申告
Multi-IF76.3%自己申告

Creativity

Creative Writing v386.5%自己申告
Arena-Hard v277.4%自己申告

Factuality

SimpleQA51.9%自己申告

Finance

MMLU88.8%自己申告
MMLU-Pro81.8%自己申告
MMLU-ProX77.8%自己申告

General

MMLU-Redux92.2%自己申告
IFEvalGoogle Research (2023)87.8%自己申告
MultiPL-E86.1%自己申告
CSimpleQA83.4%自己申告
Include80.0%自己申告
MMMUval78.7%自己申告
MMStar78.4%自己申告
LiveBench 2024112574.8%自己申告
MMMU-Pro68.1%自己申告
LiveCodeBench v561.4%自己申告
LiveCodeBench v654.3%自己申告

Grounding

ScreenSpot95.4%自己申告
ScreenSpot Pro62.0%自己申告

Healthcare

VideoMMMU74.7%自己申告

Image To Text

OCRBench92.0%自己申告
OCRBench-V2 (en)67.1%自己申告
OCRBench-V2 (zh)61.8%自己申告

Language

CharadesSTA64.8%自己申告

Long Context

MLVU84.3%自己申告
LVBench67.7%自己申告

Math

MathVista-Mini84.9%自己申告
AIME 202574.7%自己申告
MathVision66.5%自己申告
HMMT2557.4%自己申告

Multimodal

DocVQAtest97.1%自己申告
MMBench-V1.189.9%自己申告
AI2D89.7%自己申告
InfoVQAtest89.2%自己申告
CC-OCR82.2%自己申告
VideoMME w/o sub.79.2%自己申告
MuirBench72.8%自己申告
CharXiv-R62.1%自己申告

Reasoning

Hallusion Bench63.2%自己申告
ERQA51.3%自己申告

Spatial Reasoning

RealWorldQA79.3%自己申告

Vision

ODinW48.6%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
70.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
14.4
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.4
Lcr(Artificial Analysis)
0.3
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Communication
3
Multimodal
1
General
90
Legal
80
Long Context
80
Math
80
Structured Output
80
Instruction Following
80
Language
80
Finance
80
Grounding
80
Healthcare
80
Creativity
80
Text-to-image
80
Video
80
Writing
80
Reasoning
70
Spatial Reasoning
70
Image To Text
70
3d
70
Agents
70
Tool Calling
70
Vision
70
Physics
60
Chemistry
60
Economics
60
Factuality
50

価格設定

入力価格$0.7 / 1Mトークン
出力価格$2.8 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$1.225 / 1Mトークン

速度

トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

7 プロバイダー

最安: LLM Gateway最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1LLM Gateway最安
$0.2
$0.88
2TensorX
$0.21
$1.9
3OpenRouter
$0.26
$1.04
4Kilo Gateway
$0.26
$1.04
5NovitaAI
$0.3
$1.5
6Helicone
$0.3
$1.5
7Alibabaプライマリ
$0.7
$2.8

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク