Qwen3开源模型
将于 2026 年 10 月 10 日下线查看公告复制成功！
概述
Qwen3-VL系列第二大MoE模型的Thinking版本，响应速度快，具备更强多模态理解与推理、视觉智能体、长视频长文档等超长上下文支持能力；全面升级图像/视频理解、空间感知与万物识别能力，胜任复杂现实任务。
输入
文本图像视频
输出
文本
功能
定价
- 输入（思考）¥0.75/M tokens
- 输出（思考）¥7.5/M tokens
速率限制与上下文
- 最大输入126K
- 最大输出32K
- 上下文131K
- TPM每分钟 Token 数1M
- RPM每分钟请求数600
API 参考
调用API复制成功！
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from openai import OpenAI
import os
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://maas.qianwenaiapi.com/compatible-mode/v1"
)
reasoning_content = "" # 定义完整思考过程
answer_content = "" # 定义完整回复
is_answering = False # 判断是否结束思考过程并开始回复
enable_thinking = False
# 创建聊天完成请求
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-vl-30b-a3b-thinking",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i1/O1CN01gDEY8M1W114Hi3XcN_!!6000000002727-0-tps-1024-406.jpg"
},
},
{"type": "text", "text": "这道题怎么解答？"},
],
},
],
stream=True,
# enable_thinking 参数开启思考过程，thinking_budget 参数设置最大推理过程 Token 数
extra_body={
'enable_thinking': True,
"thinking_budget": 81920},
# 解除以下注释会在最后一个chunk返回Token使用量
# stream_options={
# "include_usage": True
# }
)
if enable_thinking:
print("\n" + "=" * 20 + "思考过程" + "=" * 20 + "\n")
for chunk in completion:
# 如果chunk.choices为空，则打印usage
if not chunk.choices:
print("\nUsage:")
print(chunk.usage)
else:
delta = chunk.choices[0].delta
# 打印思考过程
if hasattr(delta, 'reasoning_content') and delta.reasoning_content != None:
print(delta.reasoning_content, end='', flush=True)
reasoning_content += delta.reasoning_content
else:
# 开始回复
if delta.content != "" and is_answering is False:
print("\n" + "=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
is_answering = True
# 打印回复过程
print(delta.content, end='', flush=True)
answer_content += delta.content
# print("=" * 20 + "完整思考过程" + "=" * 20 + "\n")
# print(reasoning_content)
# print("=" * 20 + "完整回复" + "=" * 20 + "\n")
# print(answer_content)