Alibaba • LLM
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 is a multilingual, instruction-tuned mixture-of-experts language model based on the Qwen3-235B architecture, with 22B active parameters per forward pass. It is optimized for general-purpose text generation, including instruction following,...
Context Window
262K tokens
Preço Input/1M
$0.07
Preço Output/1M
$0.10
Parâmetros
—
Resultados do Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Coding | 69.6 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Data Analysis | 44.7 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Language | 66.1 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Math | 68.0 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LMArena Elo | 1423.0 | 2000.0 | Crowdsourced blind pairwise comparisons |
| LiveBench Global | 48.8 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveBench Reasoning | 58.4 | 100.0 | Contamination-free benchmark with objective ground-truth answers |
O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.071/1M tokens de input e US$ 0.1/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 em reais fica em torno de R$ 0.44/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 foi avaliado em 7 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Data Analysis, Language, Math, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance excepcional nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 compete diretamente com modelos de nível similar. A Alibaba compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 is a multilingual, instruction-tuned mixture-of-experts language model based on the Qwen3-235B architecture, with 22B active parameters per forward pass. It is optimized for general-purpose text generation, including instruction following,...
O Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 custa US$ 0.071/1M tokens de input e US$ 0.1/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 obteve scores como: LiveBench Coding: 69.61/100, LiveBench Data Analysis: 44.72/100, LiveBench Language: 66.07/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507 é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 23 de abril de 2026