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

Qwen · pașaport de model

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
30.5B parametri
262,144 context
Lansat 2025-07-01(din numele modelului)

General · LMArena: 1,382#173 din 396
Cea mai bună percentilă: 62.2BFCL v4 (apelare de funcții)
Poziția în cohortă: 52.6mediană 51.6

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 24,2 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 62.2 pct pe BFCL v4 (apelare de funcții) față de 38 pct pe GPQA Diamond.

BFCL v4 (apelare de funcții)Clasament inactiv62.2 pct41.4%Verifică →
Programare60.4 pct1,437Verifică →
Prompturi dificile58.3 pct1,407Verifică →
General56.6 pct1,382Verifică →
Urmarea instrucțiunilor55.8 pct1,366Verifică →
AIME (matematică)44.5 pct62.2%Verifică →
GPQA Diamond38 pct55.6%Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
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-Instruct-2507

Parametri30.5B

ArhitecturăQwen3MoeForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507"
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-instruct-2507

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Preț intrare$0.09 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.30 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyLogit biasLogprobsMax tokensPresence penaltyRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-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-instruct-2507","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-instruct-2507 stands at 52.6 (raw mean 53.7) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3-30b-a3b-instruct-2507 stands at 52.6 versus a cohort median of 51.6 across 144 models released within 180 days — above 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 →