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Qwen3 VL 235B A22B Instruct

AlibabaQwen오픈 웨이트Apache 2.0 · 상업적 사용 가능

설명

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.

출시일
2025-09-23
파라미터
236.0B
컨텍스트 길이
262K
모달리티
image, text, video

능력 레이더

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

랭킹

도메인#순위점수소스
에이전트형 역량60
50.0
LS
코딩 랭킹302
38.0
AA
종합 랭킹302
43.0
AA
멀티모달 랭킹15
63.0
LS
과학280
47.0
AA

벤치마크 점수 (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

3d

BLINK70.7%자체 보고

Agents

BFCL-v367.7%자체 보고
OSWorld66.7%자체 보고
AndroidWorld_SR63.7%자체 보고

Chemistry

SuperGPQA60.4%자체 보고

Communication

MM-MT-Bench8.50 / 100자체 보고
WritingBench85.5%자체 보고
Multi-IF76.3%자체 보고

Creativity

Creative Writing v386.5%자체 보고
Arena-Hard v277.4%자체 보고

Factuality

SimpleQA51.9%자체 보고

Finance

MMLU88.8%자체 보고
MMLU-Pro81.8%자체 보고
MMLU-ProX77.8%자체 보고

General

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

Grounding

ScreenSpot95.4%자체 보고
ScreenSpot Pro62.0%자체 보고

Healthcare

VideoMMMU74.7%자체 보고

Image To Text

OCRBench92.0%자체 보고
OCRBench-V2 (en)67.1%자체 보고
OCRBench-V2 (zh)61.8%자체 보고

Language

CharadesSTA64.8%자체 보고

Long Context

MLVU84.3%자체 보고
LVBench67.7%자체 보고

Math

MathVista-Mini84.9%자체 보고
AIME 202574.7%자체 보고
MathVision66.5%자체 보고
HMMT2557.4%자체 보고

Multimodal

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

Reasoning

Hallusion Bench63.2%자체 보고
ERQA51.3%자체 보고

Spatial Reasoning

RealWorldQA79.3%자체 보고

Vision

ODinW48.6%자체 보고

AA 평가 지수

(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 카테고리 점수

(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

가격

입력 가격$0.7 / 1M 토큰
출력 가격$2.8 / 1M 토큰
혼합 가격 (3:1)$1.225 / 1M 토큰

속도

토큰/초0.0
첫 토큰 지연0.00s
첫 응답 지연0.00s

공급자 가격 순위

공급자 가격 순위

7개 공급자

최저가: LLM Gateway최고가: Alibaba
공급자입력출력
1LLM Gateway최저가
$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
7Alibaba주요
$0.7
$2.8

이 모델의 다양한 API 공급자 간 가격 비교.

외부 링크