Qwen3 编码器 30B A3B 指令版
4688°
Qwen | 262,144 令牌上下文 | $0.07/M 输入, $0.28/M 输出。Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 是一款拥有 305 亿参数、128 个专家（每次前向传播激活 8 个）的专家混合（MoE）模型，专为高级代码生成、仓库级理解和代理工具使用设计。基于 Qwen3 架构，支持原生 256K 令牌上下文长度（通过 Yarn 可扩展至 1M），在函数调用、浏览器使用和结构化代码补全任务中表现强劲。该模型针对指令遵循进行了优化，不支持“思考模式”，并与 OpenAI 兼容的工具使用格式良好集成。
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct是Qwen推出的专家混合（MoE）编码模型，拥有305亿参数，但每次前向推理仅激活33亿参数，相较同类模型更具效率。它面向具代理性的编码工作流——如CLINE、浏览器自动化、多步骤工具使用——原生支持256K令牌上下文，覆盖大多数真实代码库。开放权重和低API价格使其成为编码代理的有力选择。
以……著称
- 具代理性的编码和浏览器使用任务，支持结构化函数调用
- 256K原生上下文，支持通过Yarn扩展至1M令牌，适合仓库级工作
- MoE高效架构：305亿参数，推理时仅激活33亿
- 兼容OpenAI工具调用格式，开箱即用支持CLINE和Qwen Code
- 仅支持指令跟随，无思考模式，无链式思维开销
注意
- 完全无思考模式；若需逐步推理轨迹，请选择Qwen3家族其他模型。
- 1M令牌扩展需Yarn配置，非所有推理环境默认支持。
- 许可条款未详细说明，商业部署前请查阅Hugging Face仓库。
推荐尝试的提示词
重构混乱函数
这是一个Python函数，读取CSV文件，筛选'status'列为'active'的行，计算这些行'score'列的平均值，并写入新CSV。功能正常但难读且无错误处理。请重构以提高清晰度和健壮性，并添加类型注解。
[请粘贴你的函数]
构建多步骤代理工具
写一个名为search_and_summarize的Python函数，接收搜索查询字符串，调用假设的search_web(query)工具返回{title, url, snippet}列表，选出三条最相关结果，使用fetch_page(url)获取纯文本页面内容，返回一个简洁的总结段落。使用OpenAI兼容的工具调用格式，优雅处理失败。
解析大型代码库文件
我将粘贴一个陌生代码库的长源文件。请仔细阅读并告诉我：(1)该文件在整体系统中的职责，(2)三个最重要的函数或类及其功能，(3)明显的bug或代码异味，(4)理解不清部分应提出的问题。
[请粘贴你的文件]
与……比较
- Qwen3.7 Flash仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.03/M 输入，$0.13/M 输出
- Qwen3.8 Max (0902)仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$6.00/M 输出
- Qwen3.8 Omni Flash仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.15/M 输入，$0.47/M 输出
- Qwen3.7 Plus仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.32/M 输入，$1.28/M 输出
来自 qwen 的更多文本模型
常见问题
- 我可以本地运行Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct吗？
- 可以，权重已开放，托管于Hugging Face Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct。由于每次推理仅激活33亿参数，内存需求低于密集型30B模型，但请根据具体量化方案参考显存指南。
- API费用是多少，上下文多长？
- API价格为每百万输入令牌0.07美元，每百万输出令牌0.28美元。原生上下文窗口为262,144令牌，若推理环境支持，可通过Yarn扩展至1M令牌。
- 该模型有思考或推理模式吗？
- 没有。Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct仅支持非思考模式，输出中不会产生链式思维块。如需推理轨迹，请选择Qwen3家族其他模型。
船长评语一款真正廉价且可本地运行的编码代理，性能超出其激活参数规模——MoE架构是其核心优势。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Qwen3 编码器 30B A3B 指令版 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153