Сравнение моделей Qwen3 235B A22B Instruct 2507 vs Qwen3.5-122B-A10B

× qwen/qwen3-235b-a22b-2507

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — многоязычная MoE‑модель, настроенная на инструкции, на базе архитектуры Qwen3-235B, с 22B активных параметров на проход. Она оптимизирована для универсальной генерации текста, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативный контекст 262K и не реализует «thinking mode» (блоки <think>). По сравнению с базовой версией этот вариант даёт заметные улучшения в покрытии знаний, рассуждениях на длинном контексте, кодинговых бенчмарках и выравнивании под открытые задачи. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках выравнивания вроде Arena‑Hard и WritingBench.

× qwen/qwen3.5-122b-a10b

Нативная vision‑language модель Qwen3.5 122B‑A10B построена на гибридной архитектуре, объединяющей линейное внимание с разреженной MoE‑моделью, что обеспечивает более высокую эффективность инференса. По общей производительности эта модель уступает только Qwen3.5‑397B‑A17B. Её текстовые возможности существенно превосходят Qwen3‑235B‑2507, а визуальные — превосходят Qwen3‑VL‑235B.