Qwen3 235B-A22B — المواصفات
| المطوّر | علي بابا |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير (MoE) |
| النمط | نص → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | إجمالي 235 مليار معامل / 22 مليار معامل نشطة (MoE) |
| نافذة السياق | 128 ألف رمز |
| الحد الأقصى للإخراج | — |
| الترخيص | رخصة Apache 2.0 (مفتوحة) |
| أوزان مفتوحة المصدر | نعم |
| أُطلِقَ | 2025 |
| سعر الإدخال | 0.45 دولار أمريكي لكل مليون استعلام |
| سعر الإخراج | 1.8 دولار أمريكي لكل مليون استعلام |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | علي بابا، OpenRouter |
تشغيله محليًّا
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | ~140 جيجابايت |
|---|---|
| أقل وحدة معالجة رسومات مطلوبة | تتطلب تشغيله على عدة وحدات معالجة رسومية (Multi-GPU) أو على حاسوب Mac بسعة 192 جيجابايت من الذاكرة |
What is Qwen3 235B-A22B?
Qwen3 235B-A22B is the open flagship of Alibaba’s Qwen3 family — a 235B mixture-of-experts
activating 22B parameters per token, released under Apache 2.0 with a 128K context. Pricing
is $0.45 in / $1.80 out per million tokens; self-hosting needs around 140 GB at 4-bit, which
means a multi-GPU setup or a 192 GB Mac.
The Mac line is not a curiosity. Apple’s unified memory architecture lets a single
workstation address far more model memory than any consumer GPU, so a 192 GB Mac Studio can
hold a 235B model that would otherwise require a multi-GPU server — at a fraction of the
power draw, noise and facilities cost. For a small team that needs frontier-adjacent open
weights on-premises, that is often the only realistic path, and Qwen3 235B-A22B is one of the
strongest models that fits it. Apache 2.0 licensing makes it cleaner to adopt than the Llama 4
models, which carry EU restrictions. The 128K context is narrower than the 1M offered by
newer flagships, which is the main trade-off to weigh.
Qwen3 235B-A22B pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $0.450 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $1.80 |
| Output/input ratio | 4× |
| Blended (4:1 in:out) | $0.720 per 1M tokens |
What Qwen3 235B-A22B costs per month
Real monthly spend at a 4:1 input-to-output mix — the ratio a typical chat or RAG workload actually produces.
| الحمل الوظيفي | الرموز شهريًّا | Cost / month |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $0.90 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $18 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $180 |
Run your own numbers in the حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to Qwen3 235B-A22B
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | You save |
|---|---|---|
| ديب سيك في4-برو تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.522 | 28% cheaper |
| ديب سيك في4-فلاش تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.168 | 77% cheaper |
| Llama 4 Maverick تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.240 | أرخص بنسبة 67% |
Self-host or pay the API?
Qwen3 235B-A22B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~140 جيجابايت of VRAM at 4-bit (Multi-GPU or Mac 192GB). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة مقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهات برمجة التطبيقات (API) works out the break-even point for your token volume.
الأسئلة الشائعة
How much does Qwen3 235B-A22B cost per 1M tokens?
Qwen3 235B-A22B costs $0.450 per 1M input tokens and $1.80 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.720 per 1M tokens.
How much does Qwen3 235B-A22B cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $18 on Qwen3 235B-A22B. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $0.90.
What is a cheaper alternative to Qwen3 235B-A22B?
DeepSeek V4-Pro is the strongest cheaper option in our database at $0.522 per 1M blended — about 28% less than Qwen3 235B-A22B. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Qwen3 235B-A22B locally?
Yes. Qwen3 235B-A22B is open-weight and needs about ~140 GB of VRAM at 4-bit quantisation (Multi-GPU or Mac 192GB).
Why does Qwen3 235B-A22B charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Qwen3 235B-A22B charges 4× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Prices are the published list rates for the model's primary API and are reviewed as providers change them. Volume, batch and cached-input discounts are not included. Compare every model side by side in the قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
