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"""
過濾出列表中大于平均值的元素。

參數:
nums (list): 輸入的整數列表

返回:
list: 包含所有大于平均值元素的新列表
"""
# 計算列表的平均值 (避免除零錯誤)
if not nums:
return [] # 空列表直接返回空
avg = sum(nums) / len(nums)

# 使用列表推導式篩選大于平均值的元素
above_avg = [num for num in nums if num > avg]
return above_avg

(代碼簡潔高效，注釋清晰，考慮了空列表邊界情況)

數學能力：

顯著提升： 相比前代模型（如Qwen2-72B），Qwen3-235B在解決復雜數學問題（微積分、線性代數、概率統計、奧數題）方面有顯著提升。不僅能給出答案，更能詳細展示解題步驟和思路。
符號運算與數值計算結合： 能處理涉及符號表達式的推導和化簡，也能進行精確或近似的數值計算。
示例：

Prompt： “求解不定積分：∫(x^2 * sin(x)) dx”
Qwen3-235B Response (步驟完整準確)： 清晰地應用了分部積分法 (Integration by Parts)，設 u = x^2, dv = sin(x)dx，經過兩次分部積分，最終得到正確結果 -x^2 cos(x) + 2x sin(x) + 2 cos(x) + C，并解釋了關鍵步驟。

冪簡大模型API適用平臺

如果覺得對接大模型API過程太過于麻煩，又想快速的驗證大模型API的生成效果的話，可以使用冪簡大模型API適用平臺。冪簡大模型API試用平臺為用戶提供了便捷的多模型API調用服務。用戶能夠自由地在該平臺上挑選不同的大模型，并通過調用API來對比它們的效果，從而幫助用戶挑選出最適合自身需求的大模型以供使用。

冪簡大模型API適用平臺的優勢：

高效集成：無需自行對接復雜官方API，直接在冪簡API試用平臺操作，快速上手。
多元選擇：支持市面多個主流AI大模型API試用，滿足多樣化需求。
一鍵多調用：用戶可選擇多個渠道，填寫提示詞后，一鍵調用多個渠道API，高效便捷。
直觀對比：平臺將多個大模型API返回結果直接展示在頁面，用戶可直觀對比不同模型的生成效果差異。
靈活計費：按實際使用量計費，無訂閱門檻，成本可控。
專業支持：提供專業的技術支持與豐富的文檔資源，助力用戶高效開發。

點擊試用大模型API代碼生成效果

三、 API特性與性能：云端巨獸的響應速度

響應速度 (Latency)：

在測試期間（非高峰期），對于中等復雜度請求（輸入+輸出共~500 tokens），首次Token延遲 (Time to First Token, TTFT) 通常在 1.5 – 2.5秒 之間。完整響應時間在 5 – 12秒 左右。這個速度對于235B這種規模的模型來說，是相當可接受的，體現了阿里云底層優化的實力。
簡單請求（如短問答）響應更快，復雜請求（長文檔分析、多步推理）響應時間相應增加。
相比Qwen2-72B API，Qwen3-235B的響應時間略有增加（約增加0.5-1.5秒），這是模型規模增大的必然代價，但在可控范圍內。
吞吐能力 (Tokens Per Second – TPS)：
在穩定流式輸出時，觀察到平均輸出速率大約在 40 – 65 tokens/秒 的區間。這個速率對于大多數交互式應用（如聊天機器人、輔助寫作）來說足夠流暢。相比一些部署優化不足的開源大模型本地推理，這個云端API的吞吐表現優秀。
穩定性與錯誤率：

在連續多輪（>50次）不同復雜度的請求測試中，API 穩定性表現良好。未遇到服務不可用 (5xx錯誤)。
主要的錯誤類型是 429 Too Many Requests (請求速率超限) 和 400 Bad Request (輸入過長或參數非法)。合理控制請求頻率和Token長度是避免錯誤的關鍵。官方提供的限流機制清晰。
流式輸出 (Streaming)：
支持流式輸出 (stream=True)，對于構建需要實時交互感的應用（如聊天）至關重要。實測流式傳輸穩定，延遲感知良好。
長上下文支持：
官方宣稱支持 128K tokens 上下文。實測中，有效利用超過50K tokens的上下文進行文檔總結、問答，模型能夠較好地關聯上下文信息，未出現明顯的上下文丟失或混亂。這是處理長文檔、代碼庫、復雜會話的核心優勢。

四、指令跟隨與復雜提示工程

Qwen3-235B 展現了優秀的指令理解能力：

多輪對話連貫性： 在模擬客服、技術咨詢等長對話場景中，能較好地維持對話歷史和上下文，回答具有連貫性和一致性。
復雜結構輸出： 能嚴格遵循要求輸出JSON、XML、Markdown表格等結構化格式。
角色扮演： 能根據提示扮演特定角色（如老師、醫生、客服、某個歷史人物）進行回答，語氣和內容符合設定。
思維鏈 (Chain-of-Thought) 激發： 在解決復雜推理問題時，使用 “請一步步思考” 等提示能有效引導模型展示其推理過程，提高最終答案的準確性和可解釋性。
示例：

Prompt： “你是一位經驗豐富的Python導師。請用Markdown格式，為初學者詳細解釋Python中的裝飾器 (Decorator) 概念。要求包括：1. 一個簡單的定義；2. 核心作用（至少兩點）；3. 一個最基礎的代碼示例（帶注釋）；4. 一個稍微進階的使用場景（如計時函數執行時間）；5. 初學者常見誤區提醒。”
Qwen3-235B Response： 完美遵循了所有五點要求，用清晰的Markdown結構組織內容，定義準確，作用解釋到位（增強函數功能、代碼復用），基礎示例（@my_decorator）和進階示例（@timer_decorator）代碼正確且注釋清晰，常見誤區（如忘記@wraps保留元信息）提醒到位。輸出可直接用于教學文檔。

五、實際應用場景模擬

技術文檔助手：

任務： 上傳一份約20K tokens的Kubernetes API文檔片段，要求總結核心概念，并回答“如何定義一個Deployment資源來運行Nginx并確保3個副本？”。
表現： 總結精煉準確，抓住了核心對象（Pod, Deployment, Service）和關系。生成的Deployment YAML代碼完全正確，包含了replicas: 3, image: nginx等關鍵字段，并解釋了各字段含義。效率遠高于人工翻閱文檔。

創意寫作伙伴：

任務： 要求生成一個科幻短篇故事大綱：主題是“人類首次接觸的外星文明其溝通方式是基于氣味”，主角是一名嗅覺異常的調香師。
表現： 生成的大綱結構完整（開端-發展-高潮-結局），設定新穎有趣，沖突圍繞氣味溝通的誤解展開，主角的特殊能力成為關鍵轉折點。提供了有潛力的創作起點。

智能編程 Copilot：

任務： 描述需求：“我需要一個Flask API端點，接收用戶上傳的CSV文件，解析它，將數據插入到PostgreSQL數據庫的sales表中（表結構：id, date, product, amount），然后返回成功插入的行數。請考慮錯誤處理（如文件格式錯誤、數據庫連接失敗）。”
表現： 生成的Python代碼結構清晰，使用了flask, pandas, psycopg2庫。包含了文件接收、CSV解析（pd.read_csv）、數據庫連接池管理、參數化SQL插入（防止SQL注入）、行數統計以及關鍵的錯誤處理（try-except）。代碼接近生產可用水平，大大加速開發。

多輪深度對話 (模擬心理咨詢)：

任務： 用戶模擬傾訴工作壓力巨大，感到焦慮和失眠。
表現： 模型扮演“支持性傾聽者”角色，回應表現出共情（“聽起來你最近承受了非常大的壓力，這確實讓人感到筋疲力盡”），沒有武斷建議，而是引導用戶表達更多感受（“愿意多聊聊具體是哪些工作內容讓你感到如此大的壓力嗎？”），并適時提供溫和的建議（如嘗試深呼吸練習、設定工作邊界、尋求支持）。對話自然流暢，符合心理咨詢的基本原則。

六、成本效益分析

定價： 輸入 0.0005元/1K tokens，輸出 0.002元/1K tokens。
對比：

相較于GPT-4 Turbo等頂級商用API（輸入輸出通常都在 $0.01 / 1K tokens 量級，約合人民幣0.07元），Qwen3-235B的價格優勢極其顯著（輸入便宜約140倍，輸出便宜約35倍）。
相比DashScope平臺內更小的Qwen模型（如Qwen1.5-7B, 輸入0.0002元/1K tokens，輸出0.0008元/1K tokens），Qwen3-235B價格更高，但帶來的是質的飛躍的能力提升。

性價比： 考慮到其接近GPT-4級別的強大能力（尤其在中文、代碼、數學方面甚至有所超越），以及極具競爭力的價格，Qwen3-235B API的性價比非常高。對于需要頂級模型能力但對成本敏感的企業和開發者，這是一個非常有吸引力的選擇。
適用場景： 其定價模型特別適合：

需要強大處理能力但對成本有嚴格控制的企業級應用（智能客服、文檔自動化、內部知識引擎）。
處理大量中文文本的任務（內容生成、摘要、翻譯）。
代碼生成與輔助密集型開發。
研究實驗，需要大規模模型能力但預算有限。

七、總結：優勢、局限與展望

核心優勢：

頂尖中文能力： 在中文理解、生成、文化契合度上表現卓越，是中文場景的“原生強者”。
強大綜合實力： 在邏輯推理、代碼生成、數學解題等硬核能力上達到甚至超越GPT-4級別，綜合性能位列全球第一梯隊。
超長上下文 (128K)： 有效處理超長文檔和復雜對話，應用場景更廣闊。
極致性價比： 以遠低于國際頂級模型的成本提供接近或同等的頂級能力，商業落地潛力巨大。
穩健的API服務： 依托阿里云基礎設施，API響應速度、穩定性、流式支持等工程化體驗良好。
開放與開源： 模型本身開源，API開放接入，促進生態發展。

當前局限/注意事項：

響應延遲： 相比更小模型或極致優化的API，首次響應和整體延遲仍相對較高（雖在可接受范圍）。對超低延遲要求的場景（如實時語音對話）需謹慎評估或結合緩存策略。
英文細微差別： 雖然英文能力很強，但在處理最地道的俚語、雙關語或特定文化背景的細微表達時，可能略遜于以英語為母語訓練的頂級模型（如Claude 3 Opus）。
實時性限制： 知識截止于訓練數據時間點（2024年7月），無法獲取其后的信息。
API配額與并發： 免費額度或初始配額可能有限，高并發需求需關注配額管理和潛在限流。
復雜工具使用/Agent能力： 評測未深入測試其作為Agent自主調用外部工具/API的能力，這需要更復雜的提示工程或框架支持。

展望：

模型持續進化： 期待未來在長上下文利用效率、推理速度、多模態能力（如Qwen-VL+）以及更強大的Agent特性方面的迭代。
工具鏈與生態： DashScope平臺如果能提供更豐富的開發工具（如LangChain深度集成、更便捷的RAG工具鏈、調試分析面板），將極大提升開發者體驗。
成本優化： 持續優化推理效率，進一步降低單位Token成本，將鞏固其性價比優勢。

結論：國產大模型的里程碑式突破

Qwen3-235B API的開放，是國產大模型發展的一個重要里程碑。它向世界證明了中國在頂級大模型研發和工程化落地上的強大實力。實測表明，它不僅在中文領域擁有統治級表現，在代碼、數學、邏輯推理等硬核能力上也穩居全球最前列。最重要的是，阿里云通過DashScope平臺，以極具競爭力的價格將這一頂尖能力開放給所有開發者，大大降低了接觸和使用最強AI模型的門檻。

對于開發者和企業而言，Qwen3-235B API是一個必須認真考慮的戰略性選擇：