Alibaba

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct

テキスト
提供終了 2026-10-10 に提供終了しました。

推論を挟まず答えるQwen3-VLビジョンMoE;131Kコンテキスト;OpenAI互換APIで画像入力

モデルの状態 データ不足
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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"
    }
  ]
}'
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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"}]
)
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: "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。" }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
概要

Qwen3-VL-235B-A22B-Instructが得意とする用途

Qwen3-VL-235B-A22B-Instructは、Alibaba Qwenのフラッグシップ視覚言語モデルファミリーであるQwen3-VLの非思考版です。総パラメーター235B、トークンあたりアクティブ22BのMixture-of-Experts(MoE)モデルで、2025年9月23日にApache 2.0のオープンウェイトとして公開されました。Alibabaは、ビジュアルコーディング、空間認識、長尺動画の理解、OCRを強みとして挙げています。

回答の前に推論ステップを挟まず、すぐに答えを返します。AlibabaのAPIでは、131,072トークンのコンテキストウィンドウと最大32,768トークンの出力で提供されています。

RunAPIでは、OpenAI互換のChat Completionsエンドポイント(/v1/chat/completions)からqwen3-vl-235b-a22b-instructを呼び出せます。OpenAI SDKの接続先はhttps://runapi.ai/v1に設定してください。画像はmessages[].content[]内のimage_urlパートで送ります。AlibabaはQwen3-VLを旧世代モデルに分類しており、Qwen3.5とQwen3.6のモデルは画像をネイティブに読めます。

モデルID
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
リリース日
2025年9月23日
アーキテクチャ
MoE、総235B / アクティブ22B、Apache 2.0ウェイト
コンテキストウィンドウ
131,072トークン
最大出力
32,768トークン
思考
なし(直接回答)
RunAPIでのエンドポイント
OpenAI Chat Completions(テキストと画像の入力)
仕様

仕様

プロバイダー Alibaba
モデル ID qwen3-vl-235b-a22b-instruct
モダリティ テキスト
タスク種別 Synchronous
API エンドポイント /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:generateContent
/v1beta/models/qwen3-vl-235b-a22b-instruct:streamGenerateContent
請求単位 1,000 トークン
カタログ状態 提供終了
使い方

このモデルを3ステップで使う

  1. キーを取得

    無料で登録し、ダッシュボードから qwen3-vl-235b-a22b-instruct 用の API キーを作成します。

  2. リクエストを送信

    /v1/chat/completions に qwen3-vl-235b-a22b-instruct のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。

  3. 結果を取得

    エンドポイントから完了した qwen3-vl-235b-a22b-instruct のレスポンスを直接読み取ります。

このモデルが提供する機能

Endpoint カバレッジ

1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。

従量課金

1,000 トークン に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。

API リファレンス

エンドポイント仕様

エンドポイント
POST /v1/chat/completions
モデル ID
qwen3-vl-235b-a22b-instruct
タスクタイプ
chat_completion

リクエストパラメータ

このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。

ユースケース

Chat

LLM をチャットや推論に利用します。

コード

実装作業の生成とレビューに使います。

自動化

モデルを backend タスクに接続します。

FAQ

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct に関するよくある質問

Qwen3-VL-235B-A22B-Instructは何が得意ですか?

Alibabaは、スクリーンショットやモックアップをコードに起こすようなビジュアルコーディング、空間認識、長尺動画の理解、OCR向けのモデルと位置づけています。推論ステップを省くため、答えをすぐに返してほしい画像タスクに向いています。

Instruct版とThinking版のどちらを選ぶべきですか?

画像や文書について直接答えが欲しい場合はqwen3-vl-235b-a22b-instructを選んでください。画像に含まれる数学や理科の問題のように、複数ステップの視覚的推論が必要な場合はqwen3-vl-235b-a22b-thinkingが適しています。こちらは回答の前に必ず推論します。

RunAPIでこのモデルに画像を送るにはどうすればよいですか?

Chat Completionsリクエストで、messages[].content[]のテキストと一緒にimage_urlパートを送ります。Alibabaは動画入力も掲載していますが、動画リクエストはRunAPIでは検証していません。

Qwen3-VLは現在も主力のQwenモデルですか?

Alibabaは引き続き提供していますが、Qwen3-VLを旧世代モデルに分類しています。RunAPIで使えるQwen3.5とQwen3.6のモデルは画像をネイティブに受け付け、262,144トークンというより大きなコンテキストウィンドウを備えています。

qwen3-vl-235b-a22b-instruct はどう選択しますか?

quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。

料金は従量課金ですか?

はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。

チームで構築していますか?

エンタープライズ導入、連携、技術的なご相談をお手伝いします。

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