Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Alibaba • LLM#414 de 704 em inteligência

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table...

Fonte dos dados: Artificial Analysis · ID AA: d58cf573-1bd3-4d1f-9182-5482a460f570 · Snapshot publicado: 27/10/2026, 18:00:26 · Versão da metodologia: 4.3

MultimodalOpen SourceAPI DisponívelVisãoTool Calling

Especificações

AA Intelligence Index

9.9

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

Context Window

262K tokens

Preço Input/1M

$0.21

#132 de 445

Preço Output/1M

$1.39

Parâmetros

—

Max Output

16K tokens

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 VL 235B A22B Instruct. Índices de capacidade: maior é melhor; custo por tarefa: menor é melhor.

overall

BenchmarkScoreMáximoMetodologiaFonte / versão / data
AA Intelligence Index9.9100.0Artificial Analysis official APIArtificial Analysis · 4.3 · 27/10/2026

Informações

Lançamento
23 de setembro de 2025
Tool Calling
✅ Suportado
Visão
✅ Suportado
Áudio
❌ Não suportado

Análise Completa: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

O que é o Qwen3 VL 235B A22B Instruct?

O Qwen3 VL 235B A22B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). É um modelo multimodal, capaz de processar texto, imagens e potencialmente outros tipos de mídia. 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 VL 235B A22B Instruct é cobrado por uso, com preço de US$ 0.215/1M tokens de input e US$ 1.39/1M 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 VL 235B A22B Instruct em reais fica em torno de R$ 1.33/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).

Benchmarks e Performance

O Qwen3 VL 235B A22B 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 VL 235B A22B 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), análise de imagens e documentos visuais (OCR, diagramas, screenshots), processamento multimodal combinando texto e imagens, 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 VL 235B A22B 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 VL 235B A22B Instruct oferece suporte multimodal que funciona em 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 VL 235B A22B Instruct?

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video. The Instruct model targets general vision-language use (VQA, document parsing, chart/table...

Quanto custa o Qwen3 VL 235B A22B Instruct?

O Qwen3 VL 235B A22B Instruct custa US$ 0.215/1M tokens de input e US$ 1.39/1M 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 VL 235B A22B Instruct funciona em português?

A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen3 VL 235B A22B 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 VL 235B A22B Instruct se compara com outros modelos?

Nos benchmarks disponíveis, o Qwen3 VL 235B A22B Instruct obteve scores como: AA Intelligence Index: 9.9/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.

O Qwen3 VL 235B A22B Instruct é open source?

Sim, o Qwen3 VL 235B A22B 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 →