--- title: 'API Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct : ID du modèle et images | RunAPI' description: Appelez qwen3-vl-235b-a22b-instruct via l'API Chat Completions compatible OpenAI de RunAPI. MoE vision open-weight sans thinking, contexte 131K, images. url: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct.md canonical: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct locale: fr site: RunAPI image: https://runapi.ai/assets/opengraph-bfaaa0f0.png alternates: en: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct zh-CN: https://runapi.ai/zh-CN/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct es: https://runapi.ai/es/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct ja: https://runapi.ai/ja/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct de: https://runapi.ai/de/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct fr: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct pt-BR: https://runapi.ai/pt-BR/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct ko: https://runapi.ai/ko/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct it: https://runapi.ai/it/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct nl: https://runapi.ai/nl/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct pl: https://runapi.ai/pl/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct tr: https://runapi.ai/tr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct zh-TW: https://runapi.ai/zh-TW/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct zh-HK: https://runapi.ai/zh-HK/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct ar: https://runapi.ai/ar/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct x-default: https://runapi.ai/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct model: Qwen provider: Alibaba variant_id: qwen3-vl-235b-a22b-instruct sdk_model_id: qwen3-vl-235b-a22b-instruct modality: text billing_unit: 1 000 jetons status: retired --- > HTML version: https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct > Site index for agents: https://runapi.ai/llms.txt # qwen3-vl-235b-a22b-instruct API **Retiré:** Retiré le 2026-10-10. Appelez qwen3-vl-235b-a22b-instruct de la famille Qwen via RunAPI. La facturation se fait au token, sans abonnement, et une requête qui échoue avant le début de sa réponse n'est pas facturée. **Alibaba / [Qwen](https://runapi.ai/fr/models/qwen.md)** **Retiré · text · Usage commercial pris en charge** ## 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 ### Changer de variante - [qwen3-coder-next](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-coder-next.md) - **qwen3-vl-235b-a22b-instruct** (current) - [qwen3-vl-235b-a22b-thinking](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking.md) - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-27b.md) - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) - [qwen3.5-397b-a17b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-397b-a17b.md) - [qwen3.6-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-27b.md) - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) 9 versions disponibles qwen3-vl-235b-a22b-instruct est l'un des modèles Qwen disponibles sur RunAPI. Il utilise la même API key que tous les autres modèles, et vous basculez en changeant l'ID de modèle dans votre requête. Chaque appel est synchrone et facturé en USD selon les tokens d'entrée, de sortie et de cache, sans abonnement ni dépense minimale. Une requête qui échoue avant le début de la réponse n'est pas facturée ; une fois la réponse en streaming, les tokens déjà générés sont facturés, même si le client se déconnecte. - Facturation au token en USD, sans abonnement - Aucune facturation si une requête échoue avant sa réponse - Streaming token par token - Changement de modèle par un simple ID de modèle - Une API key et une facture pour tous les modèles et fournisseurs ## FICHE TECHNIQUE | Champ | Valeur | |---|---| | 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 | Field | Value | |---|---| | 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. **Request example** ```json { "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." } ] } ``` ### Compétence de modèle — qwen3-vl-235b-a22b-instruct Installez la compétence une seule fois, puis utilisez l'identifiant de variant de cette page lors de votre développement. Base URL: `https://runapi.ai` | Endpoint | Protocol | |---|---| | `POST /v1/chat/completions` | OpenAI compatible | | `POST /v1/responses` | OpenAI Responses | | `POST /v1/messages` | Anthropic compatible | | `POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent` | Gemini generateContent | | `POST /v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent` | Gemini streamGenerateContent | Utilisez le SDK OpenAI / Anthropic / Google Gen AI avec votre API key RunAPI et `model: "qwen3-vl-235b-a22b-instruct"`. ### Utiliser qwen3-vl-235b-a22b-instruct 1. **Installer** — Installez le model skill de la gamme Qwen. Il charge documentation, formats de requête et notes tarifaires dans votre espace de développement. 2. **Configurer** — Pointez votre SDK vers https://runapi.ai et définissez votre API key RunAPI. La même clé fonctionne pour tous les modèles et fournisseurs. 3. **Appeler** — Envoyez une requête dans un format d'API pris en charge par ce modèle, avec le champ model réglé sur l'ID de modèle de cette page. RunAPI la transmet au fournisseur. 4. **Recevoir** — Lisez la réponse de ce même appel, ou recevez-la en streaming au fil de sa génération. Le champ usage indique les tokens facturés. ### Comparaison de qwen3-vl-235b-a22b-instruct - **VS QWEN3-CODER-NEXT: MoE vision Qwen3-VL à réponse directe ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — Modèle de code open-weight de Qwen pour agents (3B actifs) ; contexte 256K ; API compatible OpenAI - **VS QWEN3-VL-235B-A22B-THINKING: MoE vision Qwen3-VL à réponse directe ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — MoE vision Qwen3-VL en thinking permanent ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI - **VS QWEN3.5-122B-A10B: MoE vision Qwen3-VL à réponse directe ; contexte 131K ; entrée image via API compatible OpenAI** — MoE vision open-weight Qwen3.5 (10B actifs) ; contexte 256K ; API compatible OpenAI ## 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. ## 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. ### ASSOCIÉ - [qwen3.5-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-35b-a3b.md) — par Alibaba · Entrée $0.25 / 1M de tokens | Sortie $2.00 / 1M de tokens - [qwen3.5-27b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-27b.md) — par Alibaba · Entrée $0.30 / 1M de tokens | Sortie $2.40 / 1M de tokens - [qwen3.6-35b-a3b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.6-35b-a3b.md) — par Alibaba · Entrée $0.38 / 1M de tokens | Sortie $2.25 / 1M de tokens - [qwen3.5-122b-a10b](https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3.5-122b-a10b.md) — par Alibaba · Entrée $0.40 / 1M de tokens | Sortie $3.20 / 1M de tokens ### Commencez avec Qwen aujourd'hui. - [Créer un compte gratuit](https://runapi.ai/fr/login) - [Lire le quickstart →](https://runapi.ai/fr/docs/api/openai/chat-completions) ## Vous construisez avec une équipe ? Nous vous aidons pour la mise en place entreprise, les intégrations et les questions techniques. [Nous contacter](https://runapi.ai/fr/contact.md) --- ## More from RunAPI - [Home](https://runapi.ai/fr/.md) ### Produit - [Catalogue de modèles](https://runapi.ai/fr/models.md) - [Tarifs](https://runapi.ai/fr/pricing.md) - [Fournisseurs](https://runapi.ai/fr/models#all-models) ### Développeurs - [Documentation](https://runapi.ai/fr/docs/guides) - [SDK](https://runapi.ai/fr/sdk.md) - [CLI](https://runapi.ai/fr/cli.md) - [Serveur MCP](https://runapi.ai/fr/mcp.md) - [x402](https://runapi.ai/fr/x402.md) ### Guides - [Claude Code vs Cursor](https://runapi.ai/fr/claude-code-vs-cursor.md) - [Configuration de l’API Cursor](https://runapi.ai/fr/cursor-api-setup.md) - [RunAPI vs OpenRouter](https://runapi.ai/fr/openrouter-alternative.md) ### Entreprise - [Entreprise](https://runapi.ai/fr/contact.md) - [Contact](https://runapi.ai/fr/contact.md) ### Légal - [Conditions](https://runapi.ai/fr/terms.md) - [Confidentialité](https://runapi.ai/fr/privacy.md) - [Site index for agents](https://runapi.ai/llms.txt) Contact: contact@runapi.ai ## Structured data ```json [ { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "WebSite", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/fr", "potentialAction": { "@type": "SearchAction", "target": { "@type": "EntryPoint", "urlTemplate": "https://runapi.ai/fr/models?q={search_term_string}" }, "query-input": "required name=search_term_string" } }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "Organization", "name": "RunAPI", "url": "https://runapi.ai/fr", "logo": { "@type": "ImageObject", "url": "https://runapi.ai/fricon.svg" }, "sameAs": [ "https://github.com/runapi-ai" ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "SoftwareApplication", "name": "Qwen qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "applicationCategory": "DeveloperApplication" }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Home", "item": "https://runapi.ai/fr" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Models", "item": "https://runapi.ai/fr/models" }, { "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Qwen", "item": "https://runapi.ai/fr/models/qwen" }, { "@type": "ListItem", "position": 4, "name": "qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "item": "https://runapi.ai/fr/models/qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct" } ] }, { "@context": "https://schema.org", "inLanguage": "fr", "@type": "FAQPage", "mainEntity": [ { "@type": "Question", "name": "Dans quels domaines Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct est-il performant ?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "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. 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