Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Qwen3 235B A22B Thinking 2507 是一款高性能、开源权重的混合专家（MoE）语言模型，专为复杂推理任务优化设计。它在每次前向传播时仅激活2350亿参数中的220亿个，原生支持的上下文窗口长度可达262144，能够高效处理超长文本相关的复杂推理需求，适配各类需要深度逻辑推演的应用场景。
上下文 131K会用工具深度推理
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。
- 回答前会强制深度思考，复杂题更稳，但可能更慢更贵
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
19.9 偏弱
评测榜第 88 名 / 123写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
22.1 偏弱
评测榜第 96 名 / 123当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
3.8 偏弱
评测榜第 93 名 / 123大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$0.230/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$2.30/M
模型生成回复的费用，通常更贵
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.23（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台“先想清楚再开口”的模型。
- 必须先思考再回答，关闭不了——难题更稳，简单题也可能偏慢
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的
对战表现
Design Arena：模型两两对比时的相对强弱
| 分类 | 相对实力 | 胜率 | 场次 |
|---|---|---|---|
| 3d | 1042 | 40.4% | - |
| codecategories | 1057 | 40.8% | - |
| dataviz | 969 | 32.6% | - |
| gamedev | 993 | 34.2% | - |
| uicomponent | 971 | 34% | - |
| website | 1072 | 42% | - |