Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
- 输入 输入模态: 文本图像视频 输出 输出模态: 文本
- 推理
- 工具调用
- 结构化输出
- 开放权重
价格
3 个渠道报价 · 按标价显示qwen3-vl-235b-a22b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | ¥2.00 | ¥20.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年10月6日)
qwen3-vl-235b-a22b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.40 | $4.00 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年10月11日)
qwen3-vl-235b-a22b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.287 | $2.867 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年10月11日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 最大思考预算
- 81.92K
- 知识截止
- 2025年3月31日
- 模型家族
- qwen-vl-thinking
- 模型 ID
Alibaba Qwen 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 内置工具, 许可证, 别名。
本地运行
权重： Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking- 参数 235.7B
- 激活 22.8B （估算） · 专家 128（每 token 8）
- 原生精度 BF16
- 层数 94
- 每 token 的 KV 缓存 188 KB
- 配置位置数 256K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 128K （厂商 API）
- 需要
- ≈ 123.9 GB (权重 116.6 + KV 缓存 1.5 + 开销 5.8)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 建议
- 换成 IQ2_XXS 就能跑（需放到内存，但低于 4 bit，质量下降明显）
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 BF16官方 | 439.0 GB | ≈ 462.4 | ✕放不下 | — |
| Q8_0官方 | 232.8 GB | ≈ 245.9 | ✕放不下 | — |
| FP8官方 | 221.3 GB | ≈ 233.8 | ✕放不下 | — |
| Q6_K | 180.3 GB | ≈ 190.7 | ✕放不下 | — |
| Q5_K_M | 156.1 GB | ≈ 165.4 | ✕放不下 | — |
| Q5_0 | 150.9 GB | ≈ 159.9 | ✕放不下 | — |
| Q4_K_M | 133.3 GB | ≈ 141.5 | ✕放不下 | — |
| Q4_0 | 123.5 GB | ≈ 131.1 | ✕放不下 | — |
| IQ4_XS | 116.6 GB | ≈ 123.9 | ✕放不下 | — |
| Q3_K_M质量下降明显 | 107.3 GB | ≈ 114.1 | ✕放不下 | — |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 84.0 GB | ≈ 89.6 | ✕放不下 | — |
| Q2_K质量下降明显 | 82.3 GB | ≈ 87.9 | ✕放不下 | — |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 56.5 GB | ≈ 60.8 | ○需放到内存 12–17 tok/s | — |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：显卡 NVIDIA B200 (HGX B200)；统一内存 Apple M5 Ultra (64-core GPU) · 256 GB。
运行命令
厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本，或用 llama.cpp 自己量化。
微调需要多少显存
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- LMArena Text 1,395
第 103 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,388–1,402 · 7,862 票
- LMArena Text · Chinese 1,423
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来源
- Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月11日
- 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年10月6日
- Alibaba Cloud Model Studio: newly released models（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年11月2日
- qwen3-vl-235b-a22b-thinking（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年10月7日
- \N（在新标签页打开） developer.aliyun.com · 核对于 2026年10月30日
- models.dev: alibaba/qwen3-vl-235b-a22b-thinking (community data, MIT)（在新标签页打开） github.com · 核对于 2026年9月30日
- qwen3-vl-235b-a22b-thinking - Alibaba Cloud Model Studio（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年10月10日
- Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-FP8 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking-GGUF files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月2日
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