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Qwen3 235B A2B 2507

Qwen — Qwen3 235B A22B 2507

Détails du modèle

Qwen3 235B A22B est le modèle d'experts de 235 milliards de paramètres de Qwen avec 22 milliards de paramètres actifs, prenant en charge la génération de texte et de code avec une fenêtre de contexte de 256 000 pixels. Pour plus d'informations sur le développement et les performances des modèles, consultez la model/service fiche.

Capacités et fonctionnalités

Caractéristiques de Bedrock

Fonctionnalités prises en charge avec bedrock-mantle Endpoint

Fonctionnalités prises en charge avec bedrock-runtime Endpoint

Tarification

Pour connaître les tarifs, consultez la page de tarification d'Amazon Bedrock.

Accès programmatique

Utilisez les ID de modèle et les URL de point de terminaison suivants pour accéder à ce modèle par programmation. Pour plus d'informations sur les API et les points de terminaison disponibles, consultez les sections API prises en charge et Points de terminaison pris en charge.

Par exemple, si la région est us-east-1 (Virginie du Nord), l'URL du point de terminaison bedrock-runtime sera « » et celle de bedrock-mantle sera https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com « ». https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1

Niveaux de service

Amazon Bedrock propose plusieurs niveaux de service pour répondre à vos exigences en matière de charge de travail. Standard fournit un accès au paiement par jeton sans engagement. Priority offre un débit plus élevé avec un engagement basé sur le temps. Flex fournit un accès à moindre coût pour les charges de travail flexibles et non urgentes. Reserved fournit un débit dédié avec un engagement à terme pour des charges de travail prévisibles. Pour plus d'informations, consultez la section niveaux de service.

Disponibilité par région

La disponibilité régionale en un coup d'œil

Bedrock propose trois options d'inférence : In-Regionconserver les demandes dans une seule région pour une conformité stricte, Cross-Regiongéo-itinéraires entre les régions d'une même zone géographique (États-Unis, UE, etc.) pour un débit plus élevé tout en respectant la résidence des données, et Cross-Region itinéraires mondiaux partout dans le monde pour un débit maximal en l'absence de contraintes de résidence. Reportez-vous à la Disponibilité par région page pour plus de détails.

Exemple de code

Étape 1 - Compte AWS : si vous possédez déjà un compte AWS, ignorez cette étape. Si vous utilisez AWS pour la première fois, créez un compte AWS.

Étape 2 - Clé d'API : accédez à la console Amazon Bedrock et générez une clé d'API à long terme.

Étape 3 - Téléchargez le SDK : pour utiliser ce guide de démarrage, Python doit déjà être installé. Installez ensuite le logiciel approprié en fonction des API que vous utilisez.

Chat Completions API

pip install boto3 openai

Invoke/Converse API

pip install boto3

Étape 4 - Définissez les variables d'environnement : configurez votre environnement pour utiliser la clé API pour l'authentification.

Chat Completions API

OPENAI_API_KEY="<provide your Bedrock API key>"
OPENAI_BASE_URL="https://bedrock-mantle.<your-region>.api.aws/v1"

Invoke/Converse API

AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="<provide your Bedrock API key>"

Étape 5 - Exécutez votre première demande d'inférence : enregistrez le fichier sous bedrock-first-request.py

Chat Completions API

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen.qwen3-235b-a22b-2507",
    messages=[{"role": "user", "content": "Can you explain the features of Amazon Bedrock?"}]
    )
print(response)

Invoke API

import json
import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.invoke_model(
    modelId='qwen.qwen3-235b-a22b-2507-v1:0',
    body=json.dumps({
            'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}],
            'max_tokens': 1024
    })
)
print(json.loads(response['body'].read()))

Converse API

import boto3

client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')
response = client.converse(
    modelId='qwen.qwen3-235b-a22b-2507-v1:0',
    messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': [{'text': 'Can you explain the features of Amazon Bedrock?'}]
        }
    ]
)
print(response)