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qwen의 파비콘

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

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

모델 가중치
비교

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.

모달리티
입력 / 출력 가격
US$0.20 / US$0.881M당
컨텍스트
262K
출시일
2025년 9월 23일
지식 기준일
2025년 3월
비교
제공업체요금성능가동 시간벤치마크앱활동자주 묻는 질문탐색

제공업체

여러 회사가 동일한 모델을 호스팅합니다. OpenRouter는 선택한 라우팅 모드인 Balanced(가격 + 속도), Nitro(가장 빠름), Floor(가장 저렴함)에 따라 해당 회사 중 한 곳으로 요청을 라우팅합니다.

요금

고객이 이 모델에 실제로 지불하는 평균 가격을 제공업체가 게시한 가격과 나란히 표시합니다. 캐싱과 할인으로 인해 실제 지불 가격은 정가보다 훨씬 낮은 경우가 많습니다.

성능

처리량은 모델의 출력 속도입니다(초당 토큰 수 — 높을수록 좋습니다). 지연 시간은 전체 왕복 시간입니다(낮을수록 좋습니다). TTFT는 첫 토큰까지 걸리는 시간, 즉 출력이 나타나기까지 걸리는 시간입니다(낮을수록 좋습니다).

가동 시간

가동 시간은 지난 3일 동안 하나 이상의 제공업체가 요청에 응답한 시간의 비율입니다. 가용성은 추론이 성공적으로 제공된 시간의 비율입니다. OpenRouter는 지속적으로 모니터링하며 제공업체가 오류를 반환하면 차선의 제공업체를 사용합니다.

벤치마크

표준화된 평가 점수와 공통 벤치마크 프롬프트에 대한 이 모델 자체의 출력입니다. 백분율이 높을수록 좋으며, 각 순위는 해당 출처에서 평가한 모델 중 이 모델의 위치를 보여 줍니다.

벤치마크 점수 요약: Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct (Artificial Analysis)
출처벤치마크점수
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%

앱

이 모델에 가장 많은 트래픽을 보내는 공개 앱입니다. 실제 프로덕션 워크로드의 모습을 보여주는 유용한 지표이자 이 모델이 어떤 사용 사례에 가장 적합한지 알려주는 단서입니다.

활동

시간에 따른 이 모델의 토큰 사용량 및 요청 트래픽.

API

이 모델을 호출하는 데 바로 사용할 수 있는 코드입니다. OpenRouter의 API는 OpenAI와 호환되므로 대부분의 SDK는 기본 URL만 바꾸면 작동합니다. 모델 간에 달라지는 것은 아래 모델 슬러그뿐입니다.

현재 EU 역내 라우팅을 통해 사용할 수 없습니다. 리전 내 라우팅 문서

더 많은 모델 탐색

비전 기능을 갖춘 AI 모델: 이미지 이해를 위한 멀티모달 LLM컬렉션AI 모델 순위순위
지연 시간 / 처리량
US$0.21US$1.90US$0.101.09s25 tps
100.00%
US$0.21US$1.90US$0.101.27s31 tps
95.79%
US$0.20US$0.88US$0.111.70s8 tps
97.84%
처리량
31토큰/초

P50, 제공업체 중 최고

지연 시간
1.09초

P50, 최상의 제공업체

AutoExacto 벤치마크
GPQA DiamondTAU-BenchPrimeIntellect70.7%48.0%Novita71.4%45.3%Alibaba71.5%42.7%Parasail71.4%41.3%Venice69.9%42.7%
+2 개 제공업체 더 보기
가동 시간 (3일)모델에 연결할 수 있었습니다. 요청이 제공업체로 라우팅되었습니다.
100.00%
가용성(3일)모델이 제공업체 중 한 곳에서 추론 결과를 반환했습니다. 오류와 빈 응답은 실패로 집계됩니다.
99.95%

지난 3일간 가용성

최근 72시간
가용성 99.95%
3일 전2일 전어제현재

지난 24시간 동안의 가용성

OpenRouter Availability
99.97%
Without Routing
93.54%

업스트림 제공업체에서 오류가 발생하면 요청 필터가 허용하는 경우 정상 상태인 다른 제공업체로 라우팅하여 복구할 수 있습니다. 제공업체별 가동 시간 데이터에 프로그래밍 방식으로 액세스할 때 사용하는 API는 엔드포인트 API입니다. 자세히 알아볼 수 있는 관련 옵션은 부하 분산 및 제공업체 라우팅 옵션입니다.

1.
https://modelgates.ai/의 파비콘
ModelGates
신규
2B토큰
2.
https://app.chasky.mx/의 파비콘
Chasky Pods
신규
1.18B토큰
3.
https://github.com/tvtips의 파비콘
tvtips
신규
860M토큰
4.
https://insense.pro/의 파비콘
Insense Tagging Pipeline
신규
782M토큰
5.
https://i.love.koalas.ai/의 파비콘
KoalaBear
신규
531M토큰

자주 묻는 질문

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 Instruct의 비용은 US$0.20/M 입력 토큰 및 US$0.88/백만 출력 토큰, Cache Read: US$0.11/M tokens에는 별도 요금 적용입니다.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct의 컨텍스트 윈도우는 262,144토큰입니다. 최대 16,384개의 완성 토큰을 지원합니다.

예. Qwen3 VL 235B A22B Instruct은(는) 함수 호출을 위해 tools와 tool_choice를 지원합니다. 또한 response_format의 JSON 스키마를 통해 구조화된 출력을 지원합니다.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct은(는) 텍스트 및 이미지을(를) 입력으로 받아 텍스트을(를) 반환합니다.

OpenRouter에서 3개의 제공업체가 Qwen3 VL 235B A22B Instruct을 제공하며, 해당 제공업체는 DeepInfra, Venice 및 Parasail입니다. 요청은 사용 가능한 최적의 제공업체로 라우팅되고 장애 발생 시 다른 제공업체로 자동 전환되며, 제공업체 라우팅을 통해 제공업체를 고정하거나 제외할 수 있습니다.

Qwen3 VL 235B A22B Instruct의 출시일은 2025년 9월 23일입니다. 지식 기준일은 2025년 3월 31일입니다.

다음 제작사의 다른 모델: Qwen

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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.

텍스트1M 컨텍스트US$2 / US$6
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텍스트1M 컨텍스트US$0.15 / US$0.47
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재순위화
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재순위화
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텍스트1.0M 컨텍스트US$0.005 / US$0.28
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텍스트1M 컨텍스트US$0.32 / US$1.28