Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

Alibaba • LLM#365 de 704 em inteligência

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,...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: 3373245b-e6dc-4b66-a7b0-3f06f9b7bd46 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3

Open SourceAPI DisponívelTool Calling

Especificações

AA Intelligence Index

12.0

Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.21

#130 de 445

Preço Output/1M

$0.84

Parâmetros

—

Custo por Tarefa

—

US$ / tarefa · menor é melhor · Artificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026, 18:00:26

Benchmarks

Métricas da Artificial Analysis para Qwen3 235B A22B 2507 Instruct. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index12.0100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

Lançamento
21 de julho de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
❌ Não suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Qwen3 235B A22B 2507 Instruct

O que é o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct?

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct 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.

Preços e Custos em 2026

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 0.21/1M tokens de input e US$ 0.84/1M 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 Qwen3 235B A22B 2507 Instruct em reais fica em torno de R$ 1.30/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct foi avaliado em 1 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como overall. Os resultados mostram performance moderada 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.

Casos de Uso Recomendados

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct 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.

Comparação com Alternativas

No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct 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.

Uso no Brasil e em Português

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 Qwen3 235B A22B 2507 Instruct 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.

Perguntas Frequentes

O que é o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct?

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,...

Quanto custa o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct?

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct custa US$ 0.21/1M tokens de input e US$ 0.84/1M 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.

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct, 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.

Como o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct obteve scores como: AA Intelligence Index: 12/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Qwen3 235B A22B 2507 Instruct é open source?

Sim, o Qwen3 235B A22B 2507 Instruct 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: 27 de outubro de 2026 • Ver metodologia →