Qwen3 VL 30B A3B Instruct
5864°
Qwen | 262,144 令牌上下文 | 输入 $0.15/M，输出 $0.60/M。Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 是一款多模态模型，融合了强大的文本生成与图像和视频的视觉理解能力。其 Instruct 版本针对通用多模态任务的指令遵循进行了优化。擅长识别真实和合成类别、2D/3D 空间定位及长篇视觉理解，在多模态基准测试中取得竞争性成绩。支持智能体使用，能处理多图像多轮指令、视频时间线对齐、GUI 自动化及从草图到调试 UI 的视觉编码。文本性能与旗舰 Qwen3 模型相当，适合文档 AI、OCR、UI 辅助、空间任务及智能体研究。
本模型的指南
本地AI到底需要多少显存？
按使用场景选最佳本地大语言模型（2026年10月）：每个任务的合适开源模型
开放权重 vs 开源 vs 仅API：你到底能做什么
什么是 GGUF 文件？量化模型详解（Q4、Q8、fp8、NF4）
船长笔记
2026-10-13 的笔记
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 是 Qwen 的开源权重多模态模型，结合视觉和文本，采用 MoE 架构，拥有 262,144 令牌上下文，API 价格远低于每百万令牌一美元。它支持图像、视频和文档处理，同时具备强大的纯文本生成能力，其代理能力——GUI 自动化、视觉编码、空间定位——使其在同价位视觉语言模型中脱颖而出。如果你从事文档 AI、OCR、UI 代理或视频理解，这是一个值得认真考虑的选项。
以……著称
- GUI 自动化：操作 PC 和移动界面，调用工具，完成端到端任务。
- 直接从图像或视频帧生成 Draw.io、HTML、CSS 和 JS。
- 二维和三维空间定位，包括遮挡和视角判断。
- 支持 32 种语言的 OCR，能应对模糊、低光、倾斜和罕见字符。
- 长上下文视频理解，支持秒级时间索引。
注意
- 30B MoE 模型加上 262K 上下文非常庞大，本地运行需要强大显存——下载前请检查硬件。
- 还有一个 Thinking 版本；此 Instruct 变体不包含增强推理模式。
- 许可条款未在此详细说明，商业部署前请查阅 Hugging Face 仓库。
推荐尝试的提示词
草图转可用 UI
我附上了一个手绘的登录页面线框图。请生成干净且功能完整的 HTML 和 CSS，尽可能匹配布局。使用语义化元素，包含基础的原生 JavaScript 表单验证，并简要注释你对布局的假设。
基于照片的空间推理
请看附上的房间照片。列出所有可见物体，估计它们相对位置（左/右/前/后，近/远），并指出任何部分遮挡的物体及遮挡者。然后建议从门口到窗户的最安全行走路径。
密集文档 OCR 与摘要
我附上了一页技术报告扫描件。请忠实提取所有文本，保留标题、表格结构和脚注。然后用三句话总结该页的主要论点，并标记任何需要与原件核对的图表或数据点。
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-VL-30B-A3B-Instruct 吗？
- 可以，权重开源，托管在 Hugging Face 的 Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct 仓库。它是一个 30B MoE 模型，需要大量显存，使用前请查看显存指南。
- API 价格和上下文长度是多少？
- Qwen 的定价是输入令牌每百万 0.15 美元，输出令牌每百万 0.60 美元，上下文窗口为 262,144 令牌。
- Instruct 版本与 Thinking 版本有何区别？
- Instruct 版本针对多模态任务的通用指令遵循进行了调优；Thinking 版本则增强了推理能力，是另一个独立模型。
船长评语少有的开源权重视觉模型，适合代理流水线——空间定位、GUI 控制和视觉编码，价格合理且性能出色。
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
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
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 VL 30B A3B Instruct 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