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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Text
Eingestellt Am 2026-10-10 eingestellt.

Qwen3-VL-Vision-MoE mit direkten Antworten; 131K Kontext; Bildeingabe über OpenAI-kompatible API

Modellgesundheit Unzureichende Daten
runapi.ai
# Base URL
https://runapi.ai

# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."
    }
  ]
}'
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://runapi.ai/v1",
    api_key="your-runapi-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."}]
)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://runapi.ai/v1",
  apiKey: "your-runapi-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
ÜBERBLICK

Wofür Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct gebaut ist

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct ist die Version ohne Thinking von Qwen3-VL, der führenden Vision-Language-Modellfamilie von Alibaba Qwen. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 235B Parameter insgesamt, davon 22B aktiv pro Token, und erschien am 23. September 2025 mit offenen Gewichten unter Apache 2.0. Als Stärken nennt Alibaba visuelles Coding, räumliche Wahrnehmung, das Verständnis langer Videos und OCR.

Es antwortet direkt, ohne vorgeschalteten Reasoning-Schritt. Alibabas API stellt es mit einem Kontextfenster von 131.072 Tokens und bis zu 32.768 Output-Tokens bereit.

Bei RunAPI rufen Sie qwen3-vl-235b-a22b-instruct über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt (/v1/chat/completions) auf, mit einem OpenAI SDK, das auf https://runapi.ai/v1 zeigt. Bilder gehören als image_url-Teile in messages[].content[]. Alibaba führt Qwen3-VL inzwischen bei seinen Legacy-Modellen, und die Qwen3.5- und Qwen3.6-Modelle verarbeiten Bilder nativ.

Modell-ID
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Veröffentlicht
23. September 2025
Architektur
MoE, 235B gesamt / 22B aktiv, Gewichte unter Apache 2.0
Kontextfenster
131.072 Tokens
Maximale Ausgabe
32.768 Tokens
Thinking
Keins (direkte Antworten)
Endpunkt bei RunAPI
OpenAI Chat Completions, Text- und Bildeingabe
Specifications

DATENBLATT

Anbieter Alibaba
Modell-ID qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Modalität Text
Aufgabentypen Synchronous
API-Endpunkt /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent
Abrechnungseinheit 1K-Token
Katalogstatus Eingestellt
SO FUNKTIONIERT ES

Dieses Modell in 3 Schritten verwenden

  1. API-Schlüssel erstellen

    Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für qwen3-vl-235b-a22b-instruct.

  2. Anfrage senden

    Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID qwen3-vl-235b-a22b-instruct und deinen Parametern.

  3. Ergebnisse abrufen

    Lies die fertige qwen3-vl-235b-a22b-instruct-Antwort direkt vom Endpoint.

Was dieses Modell bietet

Endpoint-Abdeckung

Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.

Nutzungsbasierte Abrechnung

Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.

API-REFERENZ

Endpunktspezifikation

Endpunkt
POST /v1/chat/completions
Modell-ID
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Aufgabentypen
chat_completion

Anfrageparameter

Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.

ANWENDUNGSFÄLLE

Chat

Nutze LLMs für Chat und Reasoning.

Code

Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.

Automatisierung

Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.

FAQ

Häufige Fragen zu Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Wofür eignet sich Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct besonders?

Alibaba positioniert es für visuelles Coding, etwa um aus einem Screenshot oder Mockup Code zu machen, für räumliche Wahrnehmung, das Verständnis langer Videos und OCR. Da es den Reasoning-Schritt auslässt, passt es zu Bildaufgaben, bei denen Sie die Antwort direkt haben wollen.

Soll ich die Instruct- oder die Thinking-Version wählen?

Wählen Sie qwen3-vl-235b-a22b-instruct für direkte Antworten zu Bildern und Dokumenten. Wählen Sie qwen3-vl-235b-a22b-thinking für mehrstufiges visuelles Reasoning, etwa Mathematik- oder Naturwissenschaftsaufgaben in Bildern; dieses Modell denkt vor jeder Antwort nach.

Wie sende ich bei RunAPI Bilder an dieses Modell?

Senden Sie einen Chat-Completions-Request mit image_url-Teilen neben dem Text in messages[].content[]. Alibaba nennt auch Videoeingabe; Video-Requests sind bei RunAPI nicht verifiziert.

Gehört Qwen3-VL noch zu den aktuellen Qwen-Modellen?

Alibaba stellt es weiterhin bereit, führt Qwen3-VL aber bei seinen Legacy-Modellen. Die Qwen3.5- und Qwen3.6-Modelle bei RunAPI nehmen Bilder nativ an und haben ein größeres Kontextfenster von 262.144 Tokens.

Wie wähle ich qwen3-vl-235b-a22b-instruct aus?

Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.

Sind die Preise nutzungsbasiert?

Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.

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