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Qwen3 235B A22B (Reasoning)

Qwen3 235B A22Bはアリババが開発した大型言語モデルで、混合専門家(Mixture-of-Experts, MoE)アーキテクチャを採用しています。総パラメータ数は2350億、活性化パラメータ数は220億です。コード、数学、一般的な能力などの基準評価において、他のトップモデルと比較しても競争力があります。
インテリジェンス(比較的強い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
128,000
最大出力トークン
-
知識カットオフ
価格設定
¥0.72 /M tokens
入力
¥0.72 /M tokens
出力
¥18.9 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
Qwen Turbo
Qwen2.5 Turbo
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
235,000.0M
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
オープンソースカテゴリ
Open Weights (Permissive License)
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
68
リリース日
2025-04-28
応答速度
70.214,455 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
6232
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
5108
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
82.8
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
70
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
11.7
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
62.2
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
39.9
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
-
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
93
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
84
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
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