Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3 30B A3B

qwen3-30b-a3b

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
30.5B parametri
40,960 context
Lansat 2025-04-29(curatoriat)

General · LMArena: 1,327#230 din 396
Cea mai bună percentilă: 58.8MMLU-Pro (Artificial Analysis)
Poziția în cohortă: 47.6mediană 48.7

Ce spun datele

Evaluat pe 9 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 17,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 58.8 pct pe MMLU-Pro (Artificial Analysis) față de 40.9 pct pe Urmarea instrucțiunilor.

MMLU-Pro (Artificial Analysis)58.8 pct77.7%Verifică →
LiveCodeBench (Artificial Analysis)56.5 pct50.6%Verifică →
Programare46 pct1,385Verifică →
AIME (matematică)45 pct62.8%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)44.4 pct41.5%Verifică →
Prompturi dificile44.2 pct1,344Verifică →
GPQA Diamond43.4 pct61.7%Verifică →
General42.2 pct1,327Verifică →
Urmarea instrucțiunilor40.9 pct1,309Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3-30B-A3B

Parametri30.5B

ArhitecturăQwen3MoeForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-30B-A3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3-30b-a3b

Lungime context40,960 tokeni

Ieșire maximă16,384 tokeni

Preț intrare$0.12 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.50 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-30b-a3b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3-30b-a3b stands at 47.6 (raw mean 46.8) — measured on 9 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3-30b-a3b stands at 47.6 versus a cohort median of 48.7 across 150 models released within 180 days — below the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →