Qwen3 কোডার 30B A3B ইনস্ট্রাক্ট
4688°
এই মডেল চালান
অফার / বিজ্ঞাপন
Qwen | 262,144 token context | $0.07/M input, $0.28/M output. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct হলো 30.5B প্যারামিটার মিশ্র-অফ-এক্সপার্টস (MoE) মডেল, যার মধ্যে 128 জন এক্সপার্ট (প্রতি ফরোয়ার্ড পাসে 8 সক্রিয়), উন্নত কোড জেনারেশন, রিপোজিটরি-স্কেল বোঝাপড়া, এবং এজেন্টিক টুল ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Qwen3 আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত, এটি নেটিভ 256K টোকেন প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য সমর্থন করে (Yarn দিয়ে 1M পর্যন্ত বাড়ানো যায়) এবং ফাংশন কল, ব্রাউজার ব্যবহার, এবং কাঠামোবদ্ধ কোড সম্পূর্ণকরণ কাজগুলোতে শক্তিশালী পারফরম্যান্স দেয়। এই মডেলটি নির্দেশনা অনুসরণের জন্য অপ্টিমাইজড, “চিন্তা মোড” ছাড়া, এবং OpenAI-সঙ্গত টুল-ব্যবহার ফরম্যাটের সাথে ভাল ইন্টিগ্রেটেড।
এই মডেলের গাইড
ব্যবহারের ক্ষেত্রে সেরা লোকাল LLM (অক্টোবর ২০২৬): প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক ওপেন মডেল
লোকাল AI এর জন্য আসলে কত VRAM দরকার?
GGUF ফাইল কী? কোয়ান্টাইজড মডেল ব্যাখ্যা (Q4, Q8, fp8, NF4)
ক্যাপ্টেনের নোটস
2026-10-13 থেকে নোটস
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct হল Qwen-এর একটি Mixture-of-Experts কোডিং মডেল, যার মোট ৩০.৫ বিলিয়ন প্যারামিটার কিন্তু প্রতি ফরওয়ার্ড পাসে মাত্র ৩.৩ বিলিয়ন সক্রিয় থাকে, যা ওজনের তুলনায় শক্তিশালী। এটি এজেন্টিক কোডিং ওয়ার্কফ্লো লক্ষ্য করে — যেমন CLINE, ব্রাউজার অটোমেশন, বহু-ধাপ টুল ব্যবহার — এবং নেটিভ ২৫৬কে টোকেন প্রসঙ্গ যা বেশিরভাগ রেপোজিটরি কভার করে। মুক্ত ওজন এবং কম API দাম থাকায় কোডিং এজেন্টদের জন্য এটি গুরুত্ব সহকারে বিবেচনার যোগ্য।
পরিচিত
- এজেন্টিক কোডিং এবং ব্রাউজার-ব্যবহার কাজের জন্য কাঠামোবদ্ধ ফাংশন-কলে সহায়তা
- ২৫৬কে নেটিভ প্রসঙ্গ, ১ মিলিয়ন টোকেনে Yarn দিয়ে সম্প্রসারণযোগ্য, রেপো-স্কেল কাজের জন্য
- MoE দক্ষতা: ৩০.৫ বিলিয়ন প্যারামিটার, প্রতি ইনফারেন্স পাসে মাত্র ৩.৩ বিলিয়ন সক্রিয়
- OpenAI-সঙ্গত টুল-ব্যবহার ফরম্যাট; CLINE এবং Qwen Code-এর সাথে আউট-অফ-দ্য-বক্স ইন্টিগ্রেশন
- শুধুমাত্র নির্দেশনা অনুসরণ — চিন্তা মোড বা চেইন-অফ-থট ওভারহেড নেই
সতর্ক থাকুন
- একদমই চিন্তা মোড নেই; যদি ধাপে ধাপে যুক্তি প্রয়োজন হয়, তাহলে Qwen3 পরিবারের অন্য মডেল দেখুন।
- ১ মিলিয়ন টোকেন সম্প্রসারণের জন্য Yarn কনফিগারেশন প্রয়োজন — প্রতিটি ইনফারেন্স স্ট্যাকে ডিফল্ট নয়।
- লাইসেন্স শর্তাবলী এখানে বিস্তারিত নেই; বাণিজ্যিক ব্যবহারের আগে Hugging Face রিপোজিটরি পরীক্ষা করুন।
চেষ্টা করার প্রম্পটস
একটি জটিল ফাংশন পুনর্গঠন
এখানে একটি পাইথন ফাংশন আছে যা একটি CSV ফাইল পড়ে, যেখানে 'status' কলামের মান 'active' তার সারিগুলো ফিল্টার করে, সেই সারিগুলোর 'score' কলামের গড় হিসাব করে এবং ফলাফল একটি নতুন CSV-তে লেখে। এটি কাজ করে কিন্তু পড়তে কঠিন এবং কোনো ত্রুটি পরিচালনা নেই। এটি স্পষ্টতা এবং দৃঢ়তার জন্য পুনর্গঠন করুন এবং পুরো কোডে টাইপ হিন্ট যোগ করুন।
[আপনার ফাংশন এখানে পেস্ট করুন]
একটি বহু-ধাপ এজেন্ট টুল তৈরি
একটি পাইথন ফাংশন লিখুন যার নাম search_and_summarize যা একটি সার্চ কুয়েরি স্ট্রিং নেয়, একটি কাল্পনিক search_web(query) টুল কল করে যা {title, url, snippet} ডিকশনারির তালিকা দেয়, সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক তিনটি ফলাফল বেছে নেয়, fetch_page(url) দিয়ে প্রতিটি পেজের প্লেইন টেক্সট আনে, এবং একটি সংক্ষিপ্ত সারাংশ প্যারাগ্রাফ রিটার্ন করে। OpenAI-সঙ্গত টুল-কল ফরম্যাট ব্যবহার করুন এবং ব্যর্থতা সুন্দরভাবে হ্যান্ডেল করুন।
একটি বড় কোডবেস ফাইল ব্যাখ্যা
আমি একটি অপরিচিত রেপোজিটরি থেকে একটি বড় সোর্স ফাইল পেস্ট করব। এটি মনোযোগ দিয়ে পড়ুন এবং আমাকে দিন: (১) এই ফাইলের বৃহত্তর সিস্টেমে দায়িত্ব কী, (২) তিনটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ফাংশন বা ক্লাস এবং তাদের কাজ কী, (৩) কোনো স্পষ্ট বাগ বা কোডের গন্ধ, এবং (৪) অস্পষ্ট অংশ বুঝতে আমাকে কোন প্রশ্নগুলো করতে হবে।
[আপনার ফাইল এখানে পেস্ট করুন]
তুলনা করুন
- Qwen3.7 Flashশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.03/M ইনপুট, $0.13/M আউটপুট
- Qwen3.8 Max (0902)শুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $2.00/M ইনপুট, $6.00/M আউটপুট
- Qwen3.8 Omni Flashশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.15/M ইনপুট, $0.47/M আউটপুট
- Qwen3.7 Plusশুধুমাত্র API মডেল1,000,000 টোকেন প্রসঙ্গ · $0.32/M ইনপুট, $1.28/M আউটপুট
qwen থেকে আরও টেক্সট মডেল
মানুষ যে প্রশ্ন করে
- আমি কি Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct স্থানীয়ভাবে চালাতে পারি?
- হ্যাঁ, ওজনগুলি মুক্ত এবং Hugging Face-এ Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct এ উপলব্ধ। প্রতি ফরওয়ার্ড পাসে মাত্র ৩.৩ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় হওয়ায় মেমোরি প্রয়োজন কম, তবে আপনার নির্দিষ্ট কোয়ান্টাইজেশনের জন্য VRAM গাইড চেক করা উচিত।
- API এর দাম কত এবং প্রসঙ্গ উইন্ডো কত বড়?
- API দাম $0.07 প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেন এবং $0.28 প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেন। নেটিভ প্রসঙ্গ উইন্ডো ২৬২,১৪৪ টোকেন, Yarn ব্যবহার করলে ১ মিলিয়ন টোকেন পর্যন্ত সম্প্রসারণযোগ্য যদি আপনার ইনফারেন্স সেটআপ সমর্থন করে।
- এই মডেলের কি চিন্তা বা যুক্তি মোড আছে?
- না। Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct শুধুমাত্র নন-থিঙ্কিং মোড সমর্থন করে এবং আউটপুটে কখনো চেইন-অফ-থট ব্লক তৈরি করে না। যুক্তি ট্রেস দরকার হলে Qwen3 পরিবারের অন্য মডেল ব্যবহার করতে হবে।
ক্যাপ্টেনের সিদ্ধান্তএকটি সত্যিই সস্তা, স্থানীয়ভাবে চালানো যায় এমন কোডিং এজেন্ট যা সক্রিয় প্যারামিটার সংখ্যার তুলনায় বেশি শক্তিশালী — MoE আর্কিটেকচারই মূল আকর্ষণ।
Hugging Face এ মডেল কার্ড
ক্যাপ্টেন এই নোটস মডেলের নিজস্ব বর্ণনা এবং মডেল কার্ড থেকে লিখেছেন। দাম এবং প্রসঙ্গের আকার লেখার সময় প্রদানকারীর এবং পরিবর্তিত হতে পারে।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
কিভাবে এই স্কোর গঠিত হয়
এই মডেলের এখনো কোনো উৎস থেকে জনপ্রিয়তার তথ্য নেই, তাই এটি 7,000° এর নিচে একটি স্ট্যান্ড-ইন নম্বর বহন করে যা তালিকাগুলো সম্পূর্ণ রাখে। এটি কখনো তথ্যসহ মডেলের থেকে উপরে র্যাঙ্ক পায় না। উৎস রিপোর্ট করলে এখানে ব্রেকডাউন দেখানো হবে।
শব্দকোষ: এখানে ব্যবহৃত শব্দগুলো
- হিট স্কোর
- একটি সংখ্যা যা দেখায় মডেলটি এখন কতটা ব্যবহৃত এবং চাওয়া হচ্ছে, 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত। এই সাইটের প্রতিটি তালিকা যা hottest বলে সেটি এই স্কোর অনুযায়ী সাজানো হয়, আর কিছু নয়।
- ফ্লোর
- প্রতিটি মডেল যার কাছে আসল ডেটা আছে তার জন্য 7,000° থেকে শুরু। স্কেল 0° থেকে 9,999° পর্যন্ত; ফ্লোরের নিচের অংশ স্ট্যান্ড-ইন (ডেটা ছাড়া মডেল) এর জন্য রাখা হয়েছে, যাতে ডেটা থাকা মডেল সবসময় ডেটা ছাড়া মডেলের উপরে থাকে। ফ্লোর সবার জন্য একই এবং কিছু নির্ধারণ করে না; এর উপরের ডিগ্রি গুলোই মাপ।
- ডাউনলোড-সমতুল্য
- যা কিছু স্কোর ডাউনলোড হিসেবে গণনা করে, সব যোগ করা হয়েছে: ডাউনলোড নিজেই, প্রতিটি টরেন্ট সিডার 1,000 হিসেবে, প্রতিটি AI Horde ছবি এবং প্রতিটি জেনারেশন সাইটে রান এক হিসেবে।
- লগ স্কেল
- দশের ভিত্তিতে গণনা, একের ভিত্তিতে নয়: 1,000 থেকে 10,000 ডাউনলোডে যাওয়া একই ডিগ্রি যোগ করে যেমন 10,000 থেকে 100,000 এ যাওয়া। এটা বড় মডেলগুলোকে সবকিছু ছাপিয়ে যাওয়া থেকে রোধ করে।
- লাইক
- প্রতিটি উৎস থেকে থাম্বস আপ এবং লাইক, লগ স্কেলে প্রতিটি ডাউনলোডের অর্ধেক মূল্যমান।
- গ্রহণের হার
- একটি মডেল এখন প্রতিদিন কত ডাউনলোড পাচ্ছে, একটি উৎসের দুই রিডিংয়ের পার্থক্য থেকে। ডাউনলোড টার্মের এক চতুর্থাংশ ওজন।
- পরিমাপ করা এবং অনুমান করা
- পরিমাপ করা মানে একটি উৎসের দুটি রিডিং আছে এবং তার মধ্যে পার্থক্য সত্য। অনুমান করা মানে শুধু আজকের মোট জানা আছে এবং অতীত মডেলের জীবনের উপর ছড়িয়ে দেওয়া হয়েছে; সাইট বলে কোনটি দেখাচ্ছে।
- সিডার
- যে কেউ ওজনের একটি কপি অনলাইনে রাখে অন্যদের টরেন্টের মাধ্যমে ডাউনলোড করার জন্য, অথবা একটি হোস্ট করা মিরর যা একই কাজ করে। প্রতিটি 1,000 ডাউনলোড হিসাবে গণনা হয়।
- AI হোর্ড
- একটি স্বেচ্ছাসেবক নেটওয়ার্ক যা দানকৃত কম্পিউটারে বিনামূল্যে ছবি তৈরি করে। একটি মডেলের সাথে এটি যত ছবি তৈরি করেছে তা প্রকাশ্য, এবং প্রতিটি একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- জেনারেশন সাইটসমূহ
- সাইটগুলো যারা তাদের নিজস্ব মডেলের কপি হোস্ট করে এবং মানুষকে সেটি দিয়ে ছবি তৈরি করতে দেয়, যেমন PixAI, SeaArt এবং Yodayo। তাদের ডাউনলোড Civitai এর মতো গণনা হয় এবং প্রতিটি জেনারেশন রান একটি ডাউনলোড হিসাবে গণ্য হয়।
- OpenRouter টোকেন
- Claude বা GPT এর মতো API এর মাধ্যমে পরিবেশিত একটি টেক্সট মডেলের ওজন ডাউনলোড করার কিছু থাকে না, তাই এর ব্যবহার টোকেনে পরিমাপ করা হয়: OpenRouter এর মাধ্যমে এটি পড়া এবং লেখা টেক্সটের অংশ, যা অনেক অ্যাপ ব্যবহার করে, গত ৩০ দিনে। প্রতি 10,000,000 টোকেনকে একটি ডাউনলোড হিসেবে গণ্য করা হয়। উৎস: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- পূর্ণ মডেল (চেকপয়েন্ট)
- ওজনগুলো নিজেই, সেই ফাইল যা নিজে থেকে জেনারেট করে। এটি একটি বোনাস পায় কারণ অ্যাড-অনগুলো এর উপর নির্ভর করে।
- LoRA এবং এমবেডিং
- ছোট অ্যাড-অন ফাইল যা অন্য কারো ওজনকে একটি স্টাইল, চরিত্র বা ধারণার দিকে পরিচালিত করে। এগুলো একা চালানো যায় না।
- পরিবার এবং ওজন
- যে বেসের উপর একটি মডেল তৈরি হয়, যেমন SD 1.5, SDXL, Flux বা Wan। প্রতিটি মডেল তার পরিবারের ওজনের রিলিজ তারিখ উত্তরাধিকার সূত্রে পায়।
- বয়স
- পরিবারের ওজন কতদিন আগে বের হয়েছে তার জন্য ডিগ্রি কমানো হয়: বছরে ১৫০°, সর্বোচ্চ ৭৫০° পর্যন্ত। এটি পুরানো ডাউনলোডগুলো ধরে রাখে যেগুলো বছরের পর বছর জমা হয়েছে তালিকার শীর্ষ থেকে ফ্রিজ করে।
- পরিবার বুস্ট
- একটি ছোট, সীমাবদ্ধ ধাক্কা LoRA গুলোর জন্য যেগুলো এই সাইট এখন এগিয়ে দিচ্ছে, সবসময় ব্রেকডাউনে তালিকাভুক্ত থাকে।
- স্ট্যান্ড-ইন স্কোর
- একটি স্থিতিশীল সংখ্যা যা একটি মডেলের জন্য দেওয়া হয় যার কোন উৎস এখনও রিপোর্ট করেনি, যাতে তালিকা সম্পূর্ণ থাকে। এটি কখনোই ডেটা সহ মডেলের উপরে স্থান পায় না।
- নতুন! (গ্রেস পিরিয়ড)
- 7 দিনের কম বয়সী একটি মডেল স্কোরের পরিবর্তে নতুন! দেখায় এবং র্যাঙ্কিংয়ে স্থান পায় না। এর স্কোর প্রথম দিন থেকে গণনা হয়, কিন্তু একদিন বয়সী মডেল দ্রুত বৃদ্ধি পায়, তাই অপেক্ষা না করলে সপ্তাহের #1 সবসময় গতকালের নতুন মডেল হতো, সপ্তাহ ধরে টিকে থাকা মডেলের পরিবর্তে।
- ট্রেন্ড
- একটি মডেলের বৃদ্ধি একটি নির্দিষ্ট সময়ে কেমন হয়েছে তা একই সময়ের মধ্যে সাধারণ মডেলের বৃদ্ধির সাথে তুলনা করে। সাধারণের চেয়ে দ্রুত হলে তা বৃদ্ধি, ধীর হলে পতন হিসেবে পড়ে।
- সাধারণ মডেল
- ক্যাটালগের মাঝামাঝি: অর্ধেক মডেল একটি সংখ্যার সাথে সময়কালে দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে, অর্ধেক ধীর।
Qwen3 কোডার 30B A3B ইনস্ট্রাক্ট হলো Text / LLM ফ্যামিলির একটি টেক্সট মডেল, যা ModelTrends.ai-তে তালিকাভুক্ত; এটি ওপেন সোর্স AI ছবি, ভিডিও ও টেক্সট মডেলের একটি শুধু-পড়ার ক্যাটালগ। অন্য Text / LLM মডেলের সাথে তুলনা করুন আর হিট স্কোর দেখে ট্রেন্ড বুঝুন।
মডেল ফ্যামিলি অনুযায়ী দেখুন
Text / LLM মডেল
434
Anima মডেল
528
Chroma মডেল
19
Fibo মডেল
2
Flux মডেল
1,496
Flux 2 / Klein মডেল
1,239
Flux 3 মডেল
3
Moss মডেল
3
Iris মডেল
1
MiniMax H3 মডেল
364
Hunyuan মডেল
204
Ideogram মডেল
20
Krea2 মডেল
717
Qwen মডেল
20
Qwen2 মডেল
47
Ltx2 মডেল
153