Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 представляет собой обновление флагманской MoE модели серии Qwen 3. Эта 235-миллиардная модель активирует лишь 22 миллиарда параметров на каждом шаге инференса. Архитектура построена на 94 трансформерных слоях с 128 экспертами, из которых активируются только 8 при обработке каждого токена.
В отличие от предыдущих версий Qwen, новая 2507-модель полностью отказалась от гибридного режима мышления в пользу высокооптимизированного non-thinking mode. Это решение принято на основе обратной связи от пользователей, которые предпочитали быструю работу модели без генерации <think> блоков. Результатом стало кардинальное повышение скорости ответов и улучшение их качества. В математических бенчмарках модель показала феноменальные улучшения: AIME25 (70.3 против 24.7 у предыдущей версии), HMMT25 (55.4 против 10.0). Особенно впечатляющим стал результат в ZebraLogic (95.0) — практически идеальная точность в логических рассуждениях. В программировании модель также значительно опережает предыдущую версию, достигнув лидирующих результатов в LiveCodeBench и MultiPL-E. И в целом по многим бенчмаркам результаты модели превосходят GPT-4o, DeepSeek-V3 и Kimi K2 и других лидеров.
Разработчики так же выпустили Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 - версию с FP8 квантизацией. Эта инновационная техника обеспечивает снижение требований к памяти на ~50% при практически полном сохранении качества модели. FP8 формат превосходит традиционные INT8 подходы, особенно для крупных моделей, обеспечивая лучший баланс точности и производительности.
Еще одним технологическим улучшением Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 является нативная поддержка контекста длиной 262144 токена. Эта возможность открывает совершенно новые сценарии использования: от анализа объемных документов и кода до проведения многочасовых диалогов с сохранением понимания и высокой точности ответов при заполнении контекста. Таким образом, есть все основания полагать, что новая модель Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 претендует на звание лучшего open-source решения для широкого круга задач в enterprise компаниях.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 657,66 ₽ | 47,76 | 1,82 | Запустить | |
262 144 tensor |
4 | 816,34 ₽ | 3,29 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 2,67 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 031,74 ₽ | 1,86 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 1 047,66 ₽ | 37,55 | 1,82 | Запустить | |
262 144 pipeline |
3 | 1 105,60 ₽ | 2,62 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 336,34 ₽ | 3,29 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 4,37 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
6 | 1 257,57 ₽ | 3,84 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 1 282,53 ₽ | 2,91 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 1,96 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 1 637,57 ₽ | 6,80 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 5,56 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.