Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
4688°
Qwen | 262,144トークンコンテキスト | 入力$0.07/M、出力$0.28/M。Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructは305億パラメータ、128エキスパート（1回のフォワードパスで8活性化）のMixture-of-Experts（MoE）モデルで、高度なコード生成、リポジトリ規模の理解、エージェント的ツール使用に対応しています。Qwen3アーキテクチャに基づき、ネイティブに256Kトークンのコンテキスト長をサポート（Yarnで最大1Mまで拡張可能）し、関数呼び出し、ブラウザ使用、構造化コード補完を含むタスクで高い性能を発揮します。このモデルは「思考モード」なしの命令フォローに最適化されており、OpenAI互換のツール使用フォーマットと良好に統合されます。
このモデルのガイド
用途別おすすめローカルLLM（2026年10月）：仕事に合ったオープンモデルを選ぼう
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct は Qwen の Mixture-of-Experts（MoE）コーディングモデルで、総パラメータ数は305億ですが、推論時には3.3億のみがアクティブで、同クラスの中では効率的です。CLINEやブラウザ自動化、多段階ツール利用などのエージェント的コーディングワークフローをターゲットにし、256Kトークンのネイティブコンテキストでほとんどのリポジトリをカバーします。オープンウェイトかつ低価格APIで、コーディングエージェント用途に真剣に検討すべきモデルです。
得意分野
- 構造化された関数呼び出しサポートによるエージェント的コーディングとブラウザ利用タスク
- 256Kネイティブコンテキスト、Yarnで最大100万トークンまで拡張可能、リポジトリ規模の作業に対応
- MoE効率：305億パラメータ中推論時に3.3億のみアクティブ
- OpenAI互換のツール利用フォーマット；CLINEやQwen Codeと即統合可能
- 命令追従のみで思考モードやチェーンオブソートはなし
注意点
- 思考モードは全くなく、ステップバイステップの推論トレースが必要ならQwen3ファミリーの他モデルを検討すべき。
- 100万トークン拡張はYarnの設定が必要で、すべての推論環境でデフォルト利用できるわけではない。
- ライセンス詳細はここに記載なし。商用展開前にHugging Faceリポジトリを確認すべき。
試してみるプロンプト
読みにくい関数のリファクタリング
CSVファイルを読み込み、'status'列が'active'の行をフィルタし、その行の'score'列の平均を計算して新しいCSVに書き出すPython関数があります。動作はしますが読みづらくエラーハンドリングもありません。可読性と堅牢性を高め、型ヒントも全体に追加してください。
[ここに関数を貼り付けてください]
多段階エージェントツールの構築
search_and_summarizeというPython関数を書いてください。引数は検索クエリ文字列で、search_web(query)という仮想ツールを呼び出し、{title, url, snippet}のリストを返します。最も関連性の高い3件を選び、fetch_page(url)で各ページのプレーンテキストを取得し、単一の簡潔な要約段落を返します。OpenAI互換のツール呼び出し形式を使い、失敗時は適切に処理してください。
大規模コードベースファイルの説明
見慣れないリポジトリの長いソースファイルを貼り付けます。注意深く読み、(1)このファイルがシステム内で担う役割、(2)最重要な関数またはクラス3つとそれぞれの役割、(3)明らかなバグやコードの臭い、(4)理解が難しい部分を把握するために尋ねるべき質問を教えてください。
[ここにファイルを貼り付けてください]
比較する
- Qwen3.7 FlashAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.03/M 入力、$0.13/M 出力
- Qwen3.8 Max (0902)API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$6.00/M 出力
- Qwen3.8 Omni FlashAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.47/M 出力
- Qwen3.7 PlusAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.32/M 入力、$1.28/M 出力
qwenの他のテキストモデル
よくある質問
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct をローカルで実行できますか？
- はい。重みはオープンで、Hugging FaceのQwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructで入手可能です。推論時に3.3億パラメータのみがアクティブなため、密な30Bモデルよりメモリ要件は低いですが、特定の量子化に応じてVRAMガイドを確認してください。
- APIの料金とコンテキストは？
- API料金は入力トークン100万あたり0.07ドル、出力トークン100万あたり0.28ドルです。ネイティブコンテキストは262,144トークンで、推論環境が対応すればYarnで最大100万トークンまで拡張可能です。
- 思考や推論モードはありますか？
- いいえ。Qwen3-Coder-30B-A3B-Instructは思考モードを持たず、出力にチェーンオブソートを含みません。推論トレースが必要ならQwen3ファミリーの他モデルを検討してください。
キャプテンの評価アクティブパラメータ数以上の性能を発揮する、真に安価でローカル実行可能なコーディングエージェント。MoEアーキテクチャが最大の特徴です。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
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.
このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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