Qwen 3 235b A22b Instruct

Alibaba2025-07-21● 开源 · APACHE-2.0🤗 Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-25075.0万793

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 是基于 Qwen3-235B 架构的多语言指令微调混合专家语言模型,每次前向传播激活 220 亿参数,面向通用文本生成、指令遵循等场景优化。

多服务商价格对比数据来自 OpenRouter

10 个服务商1 USD ≈ 6.7569 CNY · 更新于 2026-08-19

服务商	量化精度	上下文	输入/M	输出/M	缓存读取/M	近1天可用率
DeepInfra	fp8	262K	¥0.61	¥3.72	-	96.5%
Novita	fp8	131K	¥0.61	¥3.92	-	98.4%
Parasail	fp8	131K	¥0.95	¥5.41	¥0.34	99.7%
Alibaba	—	131K	¥1.01	¥4.04	-	100.0%
Venice	fp8	128K	¥1.01	¥5.07	-	95.1%
Nebius	fp8	262K	¥1.35	¥4.05	-	93.0%
AtlasCloud	fp8	131K	¥1.35	¥5.95	¥1.35	99.8%
StreamLake限时 -40%	—	128K	¥1.42	¥5.68	-	99.8%
Google Vertex (US South1)	—	262K	¥1.49	¥5.95	-	99.9%
Google Vertex (US South1)	—	262K	¥1.69	¥6.76	-	99.0%

DeepInfrafp8

¥0.61

输入/M

¥3.72

输出/M

-

缓存/M

96.5%

可用率

Novitafp8

¥0.61

输入/M

¥3.92

输出/M

-

缓存/M

98.4%

可用率

Parasailfp8

¥0.95

输入/M

¥5.41

输出/M

¥0.34

缓存/M

99.7%

可用率

Alibaba

¥1.01

输入/M

¥4.04

输出/M

-

缓存/M

100.0%

可用率

Venicefp8

¥1.01

输入/M

¥5.07

输出/M

-

缓存/M

95.1%

可用率

Nebiusfp8

¥1.35

输入/M

¥4.05

输出/M

-

缓存/M

93.0%

可用率

AtlasCloudfp8

¥1.35

输入/M

¥5.95

输出/M

¥1.35

缓存/M

99.8%

可用率

StreamLake限时 -40%

¥1.42

输入/M

¥5.68

输出/M

-

缓存/M

99.8%

可用率

Google Vertex (US South1)

¥1.49

输入/M

¥5.95

输出/M

-

缓存/M

99.9%

可用率

Google Vertex (US South1)

¥1.69

输入/M

¥6.76

输出/M

-

缓存/M

99.0%

可用率