Alibaba

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Texte
Retiré Retiré le 2026-10-10.

MoE vision Qwen3-VL à réponse directe ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI

Santé du modèle Données insuffisantes
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": "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème."
    }
  ]
}'
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": "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème."}]
)
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: "Lisez cette capture d'écran d'un tableau de bord en erreur, expliquez ce que signifie le message d'erreur et proposez la modification de code qui corrigerait le problème." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
APERÇU

À quoi sert Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct est la version sans thinking de Qwen3-VL, la famille phare de modèles vision-langage d'Alibaba Qwen. C'est un modèle Mixture-of-Experts de 235B paramètres au total, dont 22B actifs par token, publié en open-weight sous licence Apache 2.0 le 23 septembre 2025. Alibaba met en avant le code à partir de visuels, la perception spatiale, la compréhension de longues vidéos et l'OCR.

Il répond directement, sans étape de raisonnement préalable. L'API d'Alibaba le propose avec une fenêtre de contexte de 131 072 tokens et jusqu'à 32 768 tokens de sortie.

Sur RunAPI, appelez qwen3-vl-235b-a22b-instruct via le point d'accès Chat Completions compatible OpenAI (/v1/chat/completions), avec un SDK OpenAI configuré sur https://runapi.ai/v1. Les images se placent dans des parties image_url de messages[].content[]. Alibaba classe désormais Qwen3-VL parmi ses modèles legacy, et les modèles Qwen3.5 et Qwen3.6 lisent les images nativement.

ID du modèle
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Date de sortie
23 septembre 2025
Architecture
MoE, 235B au total / 22B actifs, poids sous Apache 2.0
Fenêtre de contexte
131 072 tokens
Sortie maximale
32 768 tokens
Thinking
Aucun (réponses directes)
Point d'accès sur RunAPI
OpenAI Chat Completions, entrée texte et image
Spécifications

FICHE TECHNIQUE

Fournisseur Alibaba
ID du modèle qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Modalité Texte
Types de tâche Synchronous
Endpoint API /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent
Unité de facturation 1 000 jetons
État du catalogue Retiré
COMMENT ÇA MARCHE

Utilisez ce modèle en 3 étapes

  1. Créez votre clé

    Inscrivez-vous gratuitement et créez une clé API pour qwen3-vl-235b-a22b-instruct depuis le tableau de bord.

  2. Envoyez une requête

    Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l’identifiant du modèle qwen3-vl-235b-a22b-instruct et vos paramètres.

  3. Obtenez les résultats

    Lisez directement la réponse qwen3-vl-235b-a22b-instruct terminée depuis l’endpoint.

Ce que ce modèle propose

Couverture des endpoints

Expose 1 endpoint(s) public(s) : chat_completion.

Facturation à l'usage

Mesuré par 1 000 jetons, sans abonnement requis.

RÉFÉRENCE API

Spécification de l'endpoint

Endpoint
POST /v1/chat/completions
ID du modèle
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
Types de tâche
chat_completion

Paramètres de requête

Aucun paramètre de requête n'est publié pour cet endpoint.

CAS D’USAGE

Chat

Utilisez les LLM pour le chat et le raisonnement.

Code

Générez et révisez le travail d'implémentation.

Automatisation

Connectez les modèles aux tâches backend.

FAQ

Questions fréquentes sur Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

Dans quels domaines Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct est-il performant ?

Alibaba le positionne sur le code à partir de visuels, par exemple transformer une capture d'écran ou une maquette en code, ainsi que sur la perception spatiale, la compréhension de longues vidéos et l'OCR. Comme il saute l'étape de raisonnement, il convient aux tâches sur images où vous voulez la réponse directement.

Faut-il choisir la version Instruct ou la version Thinking ?

Choisissez qwen3-vl-235b-a22b-instruct pour des réponses directes sur des images et des documents. Choisissez qwen3-vl-235b-a22b-thinking pour un raisonnement visuel en plusieurs étapes, comme des problèmes de mathématiques ou de sciences en image ; ce modèle raisonne toujours avant de répondre.

Comment envoyer des images à ce modèle sur RunAPI ?

Envoyez une requête Chat Completions avec des parties image_url à côté du texte dans messages[].content[]. Alibaba indique aussi l'entrée vidéo ; les requêtes vidéo ne sont pas vérifiées sur RunAPI.

Qwen3-VL fait-il encore partie des modèles Qwen actuels ?

Alibaba le sert toujours, mais range Qwen3-VL parmi ses modèles legacy. Les modèles Qwen3.5 et Qwen3.6 disponibles sur RunAPI acceptent les images nativement et offrent une fenêtre de contexte plus large de 262 144 tokens.

Comment sélectionner qwen3-vl-235b-a22b-instruct ?

Passez l'ID de modèle affiché dans le quickstart.

Les tarifs sont-ils à l'usage ?

Oui. Les tarifs sont mesurés par appel ou par unité.

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