Qwen3 VL 235B A22B Thinking
Qwen3-VL-235B-A22Bシンキングは、テキスト生成と画像およびビデオ全体にわたる視覚理解を統合したマルチモーダルモデルです。シンキングモデルはSTEMと数学におけるマルチモーダル推論に最適化されています。このシリーズは、堅牢な知覚（多様な実世界および合成カテゴリーの認識）、空間理解（2D/3D接地）、および長形式の視覚的理解を強調しており、知覚と推論の両方に関する公開マルチモーダルベンチマークで競争力のある結果を達成しています。 分析を超えて、Qwen3-VLはエージェント的相互作用とツール使用をサポートしています。複数画像、複数ターンの対話にわたる複雑な指示に従うことができ、テキストをビデオタイムラインに整列させて正確な時間的クエリを実行し、自動化タスク用のGUI要素を操作できます。また、スケッチやモックアップをコードに変換し、UIデバッグを支援する視覚的コーディングワークフローを実現しながら、フラッグシップのQwen3言語モデルに匹敵する強力なテキストのみのパフォーマンスを維持しています。これにより、Qwen3-VLはドキュメントAI、多言語OCR、ソフトウェア/UIアシスタンス、空間/具体化タスク、およびビジョン言語エージェントに関する研究にわたる本番環境シナリオに適しています。
仕様
モダリティ
サポートされているパラメータ
最大出力トークン
32,768データの取り扱い
- プロンプトの保持
- 不明 — 確認できていません
- 学習への利用
- 不明 — 提供元からの申告がありません
「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。
学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。
よくある質問
- FastMetalでQwen3 VL 235B A22B Thinkingは使えますか？
- 現時点では提供していません。同じ提供元のQwen3 VL 235B A22B InstructはFastMetalのAPIから今すぐ利用できます。
- Qwen3 VL 235B A22B Thinkingのコンテキスト長はどのくらいですか？
- 131,072トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
- Qwen3 VL 235B A22B Thinkingの評価・ランキングは？
- 公開アリーナの総合カテゴリで170位（ELO 1,395）です。順位はリーダーボードの更新に合わせて変わります。
リーダーボード
順位データ: LMArena leaderboard dataset（lmarena-ai/leaderboard-dataset、CC BY 4.0、2026-10-22時点）。カテゴリ名の対応付けとスコアの丸めはFastMetalによる。