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

> Fiche du modèle de langage Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) (Alibaba) : score IA de 70,4, 110e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

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

## Score général

- Score IA : 70,4 (marge à 90 % : de 66,6 à 74,1)
- Rang : 110 (Groupe 9, ex æquo)
- Couverture : 90 % du poids des tâches, 22 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 | 71,4 | Rang 75 · 44 % |
| Code | 69,8 | Provisoire · 23 % |
| Agents | 49,5 | Provisoire · 11 % |
| Usage | 69,8 | Rang 124 · 100 % |
| Maths | 71,7 | Rang 66 · 50 % |
| Sciences | 73,0 | Rang 61 · 60 % |
| Français | 69,6 | Rang 70 · 31 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 70,1 | Rang 119 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Exécution locale

Non. Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : 0,26 € / 2,55 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 262 144 jetons (environ 197 000 mots)
- Entrées : Texte, image, vidéo
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Juillet 2025

## Où le trouver

- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3-235b-a22b-thinking-2507)
- 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 | 94,9 % | 57,2 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| OTIS Mock AIME 2024-2025 | Maths | 86,7 % | 75,2 | saturé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 82,4 % | 88,6 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,24 | 77,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 75,4 % | 100,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Fiction.LiveBench | Données | 75 % | 72,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 80,1 % | 72,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 69,8 % | 68,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| DTBench | Raisonnement | 80,3 % | 72,2 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 465,8 Elo | 78,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 370,5 Elo | 69,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 400,0 Elo | 69,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 441,6 Elo | 68,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 396,6 Elo | 68,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| SciCode | Code | 42,4 % | 74,2 | actif | https://artificialanalysis.ai/evaluations/scicode |
| WeirdML (v2) | Code | 41 % | 68,4 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleQA Verified | Données | 40,4 % | 81,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 38,7 % | 66,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| WeirdML (v2) | Code | 37,3 % | 65,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| LMCA | Raisonnement | 29,31 | 71,4 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 33,1 % | 29,8 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| FrontierMath, paliers 1 à 3 (version 2025) | Maths | 8,5 % | 69,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Chess Puzzles | Raisonnement | 12 % | 68,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Vending-Bench 2 | Agents | -11 $ | -15,5 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| FrontierMath, palier 4 (version 2025) | Maths | 0 % | 66,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| CritPt | Sciences | 0 % | 61,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Mystery Game Puzzles | Raisonnement | 9 % | 65,7 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) ?** Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) obtient un score IA de 70,4, avec une marge de 66,6 à 74,1, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 110e sur 246 modèles, à partir de 22 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont sciences (73,0) et maths (71,7). Sa tâche la plus faible est agents (49,5).

**Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) peut-il tourner en local ?** Non. Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Combien coûte Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) ?** 0,26 € par million de jetons en entrée et 2,55 € 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-Thinking (Jul 2025) ?** Qwen3-235B-A22B-Thinking (Jul 2025) est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 25 juillet 2025. C'est un modèle fermé.

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