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Qwen3 235B A22B 2507 (Reasoning)

RaisonnementPoids ouverts
Intelligence
12,7
Rang 367 sur 768 modèles mesurés
Coding
22,1
Rang 216 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
123 t/s
Rang 143 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,747 $
Rang 363 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,0798 $
Rang 40 sur 218 modèles mesurés

Qwen3 235B A22B 2507 (Reasoning) obtient 12,7 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 367e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont GPT-4.1 (12,7), Kimi K2 (12,7) et Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (12,7). À 0,747 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que GPT-4.1 (3,50 $), Kimi K2 (1,00 $) et Qwen3 235B A22B Thinking 2507 (1,21 $). Avec 123 t/s en sortie, il est plus rapide que Kimi K2 (43,6 t/s), plus lent que GPT-4.1 (162 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence12,7
Rang 367 sur 768 modèles mesurés
Coding22,1
Rang 216 sur 299 modèles mesurés
Math91,0
Rang 21 sur 270 modèles mesurés
Agentic1,3
Rang 148 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité11,3
Rang 203 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations7,9
Rang 201 sur 241 modèles mesurés
Juridique11,8
Rang 206 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine10,5
Rang 171 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie15,0
Rang 202 sur 240 modèles mesurés
Économie17,6
Rang 205 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
MMLU Pro84,3 %
Rang 39 sur 349 modèles mesurés
GPQA Diamond79,0 %
Rang 217 sur 620 modèles mesurés
HLE15,9 %
Rang 267 sur 681 modèles mesurés
LiveCodeBench78,8 %
Rang 33 sur 343 modèles mesurés
SciCode41,4 %
Rang 180 sur 248 modèles mesurés
MATH-50098,4 %
Rang 11 sur 202 modèles mesurés
AIME 202494,0 %
Rang 3 sur 194 modèles mesurés
AIME 202591,0 %
Rang 21 sur 270 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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