# Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025)

> Fiche du modèle de langage Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) (Alibaba) : score IA de 67,5, 124e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen3-235b-a22b-instruct-jul-2025/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 25 juillet 2025

## Score général

- Score IA : 67,5 (marge à 90 % : de 62,6 à 72,4)
- Rang : 124 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 16 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | 65,1 | Rang 85 · 44 % |
| Code | 68,3 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 70,6 | Rang 119 · 100 % |
| Maths | 70,4 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 71,7 | Provisoire · 20 % |
| Français | 74,5 | Rang 49 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 69,3 | Rang 126 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Tient à partir d'un Mac de 256 Go (189,4 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 256 Go. Mémoire estimée : 162,2 Go.

- Allégée, 4 bits : 162,2 Go
- Allégée, 8 bits : 283,9 Go
- Complète, 16 bits : 540,8 Go

- Plus petite machine : [Mac 256 Go](https://quelleia.com/local/#mac_256_go), version allégée à 4 bits
- Carte graphique : Trop juste
- PC portable RTX : Trop juste
- PC portable Intel : Trop juste
- PC portable Snapdragon : Trop juste
- Mac : [Mac 256 Go](https://quelleia.com/local/#mac_256_go), version allégée à 4 bits ; par exemple [Mac Studio M5 Ultra, 256 Go](https://quelleia.com/local/mac-studio-m5-ultra-256go/)
- Ryzen AI Max : Trop juste
- Nvidia DGX : [2 DGX Spark, 256 Go](https://quelleia.com/local/#dgx_spark_x2), version allégée à 4 bits ; par exemple [Deux DGX Spark en grappe](https://quelleia.com/local/dgx-spark-x2/)
- Sans carte graphique : Trop juste
- Serveur : Oui

## Fiche technique

- Prix : 0,19 € / 0,77 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : 235,1 milliards
- Licence : Poids ouverts (poids ouverts, téléchargeables)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=gguf&search=Qwen3-235B-A22B-Instruct)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen3-235B-A22B-Instruct)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [API Alibaba](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio)
- L'essayer : [Qwen Chat](https://chat.qwen.ai)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| EuroEval, Allociné (sentiment) | Français | 94,6 % | 54,0 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 85,7 % | 96,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 70,5 % | 73,3 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 65,2 % | 62,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 78,4 % | 70,3 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Aider Polyglot | Code | 59,6 % | 68,1 | archivé | https://aider.chat/docs/leaderboards/ |
| Arena, questions en français | Français | 1 454,0 Elo | 76,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 447,5 Elo | 75,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 471,9 Elo | 75,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 422,4 Elo | 74,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Fiction.LiveBench | Données | 52,9 % | 60,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 417,0 Elo | 72,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 378,1 Elo | 71,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 45,3 % | 57,0 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| WeirdML (v2) | Code | 38,7 % | 66,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 23,52 | 66,2 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| ARC-AGI-1 | Raisonnement | 11 % | 61,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| ARC-AGI-2 | Raisonnement | 1,3 % | 65,7 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) ?** Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) obtient un score IA de 67,5, avec une marge de 62,6 à 72,4, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 124e sur 246 modèles, à partir de 16 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont français (74,5) et sciences (71,7). Sa tâche la plus faible est raisonnement (65,1).

**Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) peut-il tourner en local ?** Tient à partir d'un Mac de 256 Go (189,4 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple un Mac Studio M5 Ultra de 256 Go. Mémoire estimée : 162,2 Go.

**Combien coûte Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) ?** 0,19 € par million de jetons en entrée et 0,77 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.

**Qui édite Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) ?** Qwen3-235B-A22B-Instruct (Jul 2025) est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 25 juillet 2025. Ses poids sont ouverts.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com