Qwen3 235B A22B Instruct 2507
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.
Как использовать модель
Готовые примеры, где модель уже указана в запросе.
curl https://api.routify.ru/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ROUTIFY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Ты - полезный ассистент."},
{"role": "user", "content": "Объясни, что такое API"}
]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ROUTIFY_API_KEY"],
base_url="https://api.routify.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-235b-a22b-2507",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты - полезный ассистент."},
{"role": "user", "content": "Объясни, что такое API"},
],
)
print(response.choices[0].message.content)const response = await fetch("https://api.routify.ru/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.ROUTIFY_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",
messages: [
{ role: "system", content: "Ты - полезный ассистент." },
{ role: "user", content: "Объясни, что такое API" }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);