qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
प्रकाशन तिथि: 2025-09-24
262,144 context · $0.30/M input tokens · $1.50/M output tokens
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...
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import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}Qwen3-VL-235B-A22B Instruct is an open-weight multimodal model that unifies strong text generation with visual understanding across images and video
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
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 262144 tokens |
| Max Output | tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.2 |
| Output | $0.10 |
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'
qwen/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...
इनपुट
$0.3 /M
आउटपुट
$1.5 /M
कॉन्टेक्स्ट
262K
विज़न
समर्थित
टूल उपयोग
समर्थित
हमारे एकीकृत API के ज़रिए Qwen3 Vl 235b A22b Instruct तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.30 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $1.50। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
Qwen3 Vl 235b A22b Instruct प्रति अनुरोध — टोकन तक के आउटपुट के साथ 262K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
WaveSpeedAI Qwen3 Vl 235b A22b Instruct को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।