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Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

Modellgewichte
Vergleich

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 extraction, multilingual OCR). The series emphasizes robust perception (recognition of diverse real-world and synthetic categories), spatial understanding (2D/3D grounding), and long-form visual comprehension, with competitive results on public multimodal benchmarks for both perception and reasoning.

Beyond analysis, Qwen3-VL supports agentic interaction and tool use: it can follow complex instructions over multi-image, multi-turn dialogues; align text to video timelines for precise temporal queries; and operate GUI elements for automation tasks. The models also enable visual coding workflows—turning sketches or mockups into code and assisting with UI debugging—while maintaining strong text-only performance comparable to the flagship Qwen3 language models. This makes Qwen3-VL suitable for production scenarios spanning document AI, multilingual OCR, software/UI assistance, spatial/embodied tasks, and research on vision-language agents.

Modalitäten
Eingabe- / Ausgabepreis
0,20 $ / 0,88 $pro 1 Mio.
Kontext
262K
Veröffentlicht
23. Sept. 2025
Wissensstand
März 2025
Vergleich
AnbieterPreiseLeistungVerfügbarkeitLeistungsvergleicheAppsAktivitätFAQEntdecken

Anbieter

Verschiedene Unternehmen hosten dasselbe Modell. OpenRouter leitet Ihre Anfrage je nach gewähltem Routing-Modus an eines davon weiter — Balanced (Preis + Geschwindigkeit), Nitro (am schnellsten) oder Floor (am günstigsten).

Preise

Der durchschnittliche Preis, den Kunden tatsächlich für dieses Modell zahlen, neben den von Anbietern veröffentlichten Preisen. Durch Caching und Rabatte liegt der tatsächlich gezahlte Preis oft deutlich unter dem Listenpreis.

Leistung

Der Durchsatz gibt an, wie schnell das Modell schreibt (Token pro Sekunde – höher ist besser). Die Latenz ist die gesamte Umlaufzeit (niedriger ist besser). TTFT ist die Zeit bis zum ersten Token – also die Wartezeit, bis etwas angezeigt wird (niedriger ist besser).

Verfügbarkeit

Verfügbarkeit ist der prozentuale Anteil der letzten 3 Tage, in dem mindestens ein Anbieter auf Anfragen reagiert hat. Die Verfügbarkeit der Inferenz ist der prozentuale Anteil der Zeit, in der Inferenz erfolgreich bereitgestellt wurde. OpenRouter überwacht dies kontinuierlich und verwendet den nächstbesten Anbieter, wenn ein Anbieter einen Fehler zurückgibt.

Leistungsvergleiche

Ergebnisse standardisierter Bewertungen und eigene Ausgaben dieses Modells zu gemeinsamen Vergleichstest-Prompts. Höhere Prozentwerte sind besser – und jeder Rang zeigt, wo dieses Modell unter den anhand dieser Quelle bewerteten Modellen liegt.

Zusammenfassung der Benchmark-Ergebnisse für Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct (Artificial Analysis)
QuelleBenchmarkErgebnis
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) GPQA Diamond61.3%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) HLE4.2%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) IFBench36.6%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) τ²-Bench Telecom27.2%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) AA-LCR0.0%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) CritPt0.0%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) LiveCodeBench34.3%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) Terminal-Bench Hard6.1%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) MMLU-Pro76.2%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) AIME 202523.7%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) AIME32.7%
Artificial AnalysisQwen3 235B A22B (Non-reasoning) MATH-50090.2%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct GPQA Diamond71.2%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct HLE6.6%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct IFBench42.7%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct τ²-Bench Telecom35.1%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct AA-LCR32.7%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct CritPt0.0%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct LiveCodeBench59.4%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct Terminal-Bench Hard6.8%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct MMLU-Pro82.3%
Artificial AnalysisQwen3 VL 235B A22B Instruct AIME 202570.7%

Apps

Öffentliche Apps, die den meisten Datenverkehr an dieses Modell senden. Ein guter Anhaltspunkt dafür, wie echte Produktionsworkloads aussehen – und ein Hinweis darauf, für welche Anwendungsfälle dieses Modell am besten geeignet ist.

Aktivität

Token-Volumen und Anfrageaufkommen für dieses Modell im Zeitverlauf.

API

Direkt einsetzbarer Code zum Aufrufen dieses Modells. Die API von OpenRouter ist OpenAI-kompatibel – bei den meisten SDKs genügt es, die Basis-URL auszutauschen. Zwischen den Modellen ändert sich nur der unten stehende Modell-Slug.

Derzeit nicht über EU-regionales Routing verfügbar. Dokumentation zum regionsinternen Routing

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KI-Modelle mit Bildverarbeitung: Multimodale LLMs für das BildverständnisSammlungKI-ModellranglistenRangliste
Latenz / Durchsatz
0,21 $1,90 $0,10 $1,26s31 tps
95,80 %
0,21 $1,90 $0,10 $1,09s24 tps
100,00 %
0,20 $0,88 $0,11 $1,68s8 tps
97,84 %
Durchsatz
31Token/s

P50, bester Wert über alle Anbieter hinweg

Latenz
1,09s

P50, bester Anbieter

AutoExacto-Leistungsvergleiche
GPQA DiamondTAU-BenchPrimeIntellect70,7 %48,0 %Novita71,4 %45,3 %Alibaba71,5 %42,7 %Parasail71,4 %41,3 %Venice69,9 %42,7 %
+2 weitere Anbieter
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell war erreichbar. Die Anfrage wurde an einen Anbieter weitergeleitet.
100,00 %
Verfügbarkeit (3 Tage)Das Modell hat über einen beliebigen Anbieter ein Inferenzergebnis zurückgegeben. Fehler und leere Antworten wirken sich negativ darauf aus.
99,95 %

Verfügbarkeit in den letzten 3 Tagen

Letzte 72 Stunden
Verfügbarkeit 99,95 %
Vor 3 TagenVor 2 TagenGesternJetzt

Verfügbarkeit in den letzten 24 Stunden

OpenRouter Availability
99,97 %
Without Routing
93,55 %

Wenn bei einem vorgelagerten Anbieter ein Fehler auftritt, können wir diesen durch die Weiterleitung an einen anderen funktionsfähigen Anbieter beheben, sofern Ihre Anfragefilter dies zulassen. Sie können programmgesteuert auf die Verfügbarkeitsdaten pro Anbieter zugreifen, und zwar über die Endpunkt-API. Erfahren Sie mehr über unsere Optionen für Lastverteilung und Anbieter-Routing.

1.
Favicon für https://modelgates.ai/
ModelGates
neu
2BToken
2.
Favicon für https://app.chasky.mx/
Chasky Pods
neu
1,18BToken
3.
Favicon für https://github.com/tvtips
tvtips
neu
860MToken
4.
Favicon für https://insense.pro/
Insense Tagging Pipeline
neu
782MToken
5.
Favicon für https://i.love.koalas.ai/
KoalaBear
neu
531MToken

Häufig gestellte Fragen

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 extraction, multilingual OCR).

Qwen3 VL 235B A22B Instruct kostet 0,20 $/M Eingabe-Token und 0,88 $/M Ausgabe-Token, mit separaten Tarifen für Cache Read für 0,11 $/M tokens.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct hat ein Kontextfenster von 262.144 Token. Es unterstützt bis zu 16.384 Completion-Token.

Ja. Qwen3 VL 235B A22B Instruct akzeptiert tools und tool_choice für Funktionsaufrufe. Es unterstützt auch strukturierte Ausgaben über ein JSON-Schema in response_format.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct akzeptiert Text und Bilder als Eingabe und gibt Text zurück.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct wird auf OpenRouter von 3 Anbietern bereitgestellt: DeepInfra, Venice und Parasail. Anfragen werden an den besten verfügbaren Anbieter weitergeleitet, bei Ausfällen wird automatisch zu den anderen gewechselt, und Sie können Anbieter über das Anbieter-Routing festlegen oder ausschließen.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct wurde am 23. September 2025 veröffentlicht. Der Wissensstand reicht bis zum 31. März 2025.

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This snapshot is post-trained for coding and agentic work, including multi-step software projects, multi-tool orchestration, and long-horizon task execution. It also targets chart reasoning, document parsing, and multimodal understanding over long documents and extended video. Tool calling, structured outputs, and configurable reasoning effort are supported.

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Neubewertung
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Qwen3.8 27B is an open-weight dense vision-language model from Qwen. It is suited for coding, professional workflows, research, multimodal interaction, and long-running agent tasks, with flexible thinking that can be enabled or disabled.

Text1,0M Kontext0,005 $ / 0,287 $
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Qwen3 Reranker 8B is a text reranking model from Alibaba Cloud built on the Qwen3 architecture. It evaluates query-document pairs to produce relevance scores for use in retrieval and RAG pipelines. Supports 100+ languages and programming languages, with instruction-aware reranking that allows customizing scoring criteria per task. Offers strong performance on multilingual benchmarks including MTEB, CMTEB, and MMTEB.

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Text1M Kontext0,32 $ / 1,28 $