Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型具有多项关键特性，包括因果语言模型类型、预训练和后训练阶段，以及总计 2350 亿个参数（其中 220 亿个已激活）。此外，它还拥有 94 个层、64 个 Q 注意力头和 4 个 KV 注意力头，以及 128 位专家模型（其中 8 位已激活）。该模型原生支持 262,144 个上下文长度，并且不会在输出中生成思考块。此外，不再需要指定 enable_thinking=False。
为了在 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 上获得最佳性能，建议使用特定设置，例如 temperature=0.7、top_p=0.8、top_k=20 和 min_p=0。该模型还支持在 0 到 2 之间调整 presence_penalty 参数，以减少无限重复。此外，对于大多数查询，建议输出长度为 16,384 个词条，并建议在基准测试时使用提示来标准化模型输出。该模型可用于各种任务，包括具有特定提示结构的数学问题和多项选择题。
