# Qwen3-235B-A22B

> Fiche du modèle de langage Qwen3-235B-A22B sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Qwen3-235B-A22B (Alibaba) : score IA de 66,5, 127e sur 246. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/qwen3-235b-a22b/
Origine : Alibaba · Chine · sorti le 28 avril 2025

## Score général

- Score IA : 66,5 (marge à 90 % : de 62,6 à 70,3)
- Rang : 127 (Groupe 10, ex æquo)
- Couverture : 75 % du poids des tâches, 17 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 | 65,9 | Rang 84 · 44 % |
| Code | 66,5 | Provisoire · 15 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 68,0 | Rang 137 · 100 % |
| Maths | 67,2 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 65,9 | Provisoire · 40 % |
| Français | 62,5 | Rang 86 · 56 % |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 67,5 | Rang 137 · 100 % |
| Web | non mesuré | Non mesuré |

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Qwen3 235B A22B (Reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-235b-a22b-instruct-reasoning) | 9,5 (estimé) | hors classement | 61,4 jetons/s | 2,82 s | 0,7 $ / 8,4 $ |
| [Qwen3 235B A22B (Non-reasoning)](https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-235b-a22b-instruct) | 8,3 (estimé) | hors classement | 58,8 jetons/s | 2,72 s | 0,7 $ / 2,8 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe ; un indice qu'ils estiment reste hors de ce classement. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/qwen3-235b-a22b-instruct-reasoning

## 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 : 540,7 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 : 0,61 € / 2,46 € (entrée / sortie, par million de jetons)
- Fenêtre de contexte : 131 072 jetons (environ 98 000 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 : Avril 2025

## Où le trouver

- Télécharger : [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507)
- Sur votre machine : [Ollama](https://ollama.com/search?q=Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507)
- Sur votre machine : [LM Studio](https://lmstudio.ai)
- Par API : [OpenRouter](https://openrouter.ai/qwen/qwen3-235b-a22b-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 | 93,9 % | 47,6 | saturé | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Lech Mazur Writing | Écriture | 8,3 | 79,0 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, HellaSwag (bon sens) | Français | 73,7 % | 71,7 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| EuroEval, FQuAD (compréhension) | Français | 71 % | 75,9 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| MATH Level 5 | Maths | 68,9 % | 55,4 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ELTeC (noms propres) | Français | 67,8 % | 71,4 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| Fiction.LiveBench | Données | 67,7 % | 67,7 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| GPQA Diamond | Sciences | 70,7 % | 66,0 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| Aider Polyglot | Code | 59,6 % | 68,1 | archivé | https://epoch.ai/benchmarks |
| DTBench | Raisonnement | 75,7 % | 67,6 | saturé | https://conceptualreasoning.ai/dtbench |
| Arena, texte | Usage | 1 402,5 Elo | 70,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 444,7 Elo | 69,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 366,0 Elo | 68,9 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 392,0 Elo | 67,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 391,7 Elo | 67,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 431,8 Elo | 66,6 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 375,2 Elo | 63,7 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 395,5 Elo | 65,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 385,4 Elo | 63,4 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 382,0 Elo | 61,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 323,2 Elo | 59,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions en français | Français | 1 367,2 Elo | 58,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| WeirdML (v2) | Code | 37,3 % | 65,8 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| EuroEval, ScaLA (grammaire) | Français | 35,4 % | 35,2 | actif | https://euroeval.com/leaderboards/Monolingual/french/ |
| LMCA | Raisonnement | 25 | 67,6 | actif | https://conceptualreasoning.ai/lmca |
| ForecastBench | Raisonnement | 59,7 % | 73,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |
| SimpleBench | Raisonnement | 31 % | 60,2 | actif | https://epoch.ai/benchmarks |

## En bref

**Quel est le score de Qwen3-235B-A22B ?** Qwen3-235B-A22B obtient un score IA de 66,5, avec une marge de 62,6 à 70,3, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 127e sur 246 modèles, à partir de 17 mesures.

**Dans quelles tâches Qwen3-235B-A22B est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont usage (68,0) et écriture (67,5). Sa tâche la plus faible est français (62,5).

**Qwen3-235B-A22B 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 ?** 0,61 € par million de jetons en entrée et 2,46 € 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 ?** Qwen3-235B-A22B est édité par Alibaba (Chine), et il est sorti le 28 avril 2025. Ses poids sont ouverts.

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