Bolehkah saya jalankan Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking secara tempatan?

Ya, beratnya terbuka dan dihoskan di Hugging Face pada Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking. Ia model MoE 30B, jadi anda perlukan VRAM besar; periksa panduan GGUF dan kuantisasi jika mahu jalankan pada perkakasan pengguna.

Berapa kos dan berapa lama konteksnya?

Melalui API, harganya $0.29 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output. Konteks asli 256K token, boleh dikembangkan hingga 1M menurut Qwen.

Apa beza varian ini dengan versi bukan Thinking?

Varian Thinking menambah langkah penalaran dalaman lanjutan sebelum menjawab, yang meningkatkan prestasi pada tugas STEM, matematik dan visual kompleks dengan kos output lebih panjang dan mahal.

Qwen3 VL 30B A3B Thinking

3384°

#llm #qwen #penglihatan #penalaran #ejen #konteks panjang

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 262,144 token | $0.29/M input, $1.00/M output. Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking adalah model multimodal yang menyatukan penjanaan teks yang kuat dengan pemahaman visual untuk imej dan video. Varian Thinking meningkatkan penalaran dalam STEM, matematik, dan tugas kompleks. Ia cemerlang dalam persepsi kategori dunia nyata/sintetik, penempatan spatial 2D/3D, dan pemahaman visual bentuk panjang, mencapai keputusan penanda aras multimodal yang kompetitif. Untuk kegunaan agen, ia mengendalikan arahan multi-imej multi-pusingan, penjajaran garis masa video, automasi GUI, dan pengkodan visual dari lakaran ke UI yang dibaiki. Prestasi teks setanding dengan model utama Qwen3, sesuai untuk AI dokumen, OCR, bantuan UI, tugas spatial, dan penyelidikan agen.

Panduan untuk model ini

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking adalah model MoE multimodal dari Qwen yang mengendalikan imej, video dan teks dalam satu laluan, dengan varian Thinking yang menerapkan penalaran lanjutan untuk STEM, matematik dan tugas visual kompleks. Konteks asli 256K, OCR 32 bahasa, pembumian spatial 3D dan automasi GUI membezakannya daripada kebanyakan model bahasa penglihatan pada harga ini. Berat terbuka menjadikannya pilihan serius untuk penyelidik dan pembangun yang mahu menjalankan atau melatih semula secara tempatan.

Dikenali untuk

Penalaran lanjutan pada masalah STEM dan matematik berasaskan bukti visual
Automasi GUI pada PC dan mudah alih: mengenal elemen, memanggil alat, melengkapkan tugas
Pembumian spatial 2D dan 3D, penilaian halangan dan penalaran sudut pandang
OCR merentas 32 bahasa, termasuk dokumen cahaya rendah, kabur dan aksara kuno
Menjana Draw.io, HTML, CSS dan JS terus dari imej atau bingkai video

Berhati-hati dengan

Varian Thinking menghasilkan rantai pemikiran lebih panjang; token output pada $1.00/M cepat bertambah pada tugas kompleks.
Berat MoE 30B besar; menjalankan secara tempatan memerlukan VRAM besar — periksa perkakasan anda sebelum muat turun.
Qwen belum menerbitkan ringkasan lesen terperinci di sini; sahkan terma di repositori Hugging Face sebelum guna komersial.

Terbaik untuk

Penglihatan

Penalaran

Ejen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Sahihkan tangkapan skrin UI

Lampirkan tangkapan skrin halaman web atau skrin aplikasi yang rosak. Kenal pasti setiap masalah UI yang kelihatan — pecahan susun atur, teks terpotong, elemen tidak selari, isu kontras — dan tulis HTML dan CSS yang diperbetulkan untuk membaiki setiap satu.

Penalaran spatial dari imej

Lampirkan foto bilik atau pemandangan luar. Senaraikan setiap objek yang boleh anda kenal pasti, anggarkan hubungan spatial kasar antara setiap pasangan objek (kiri, belakang, terhalang), dan tandakan apa-apa yang kelihatan tidak selamat secara struktur atau tidak pada tempatnya.

Masalah STEM dengan rajah

Lampirkan rajah fizik atau geometri dari buku teks. Nyatakan masalah yang ditunjukkan, kenal pasti semua nilai diberi dan yang tidak diketahui, kemudian selesaikan langkah demi langkah, sambil menyebut bahagian rajah yang menyokong setiap langkah penalaran anda.

Bandingkan dengan

Qwen3.7 Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.03/M, output $0.13/M
Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Qwen3.8 Omni Flash
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.15/M, output $0.47/M
Qwen3 VL 32B Instruct
Model hanya API
konteks 131,072 token · Input $0.10/M, output $0.42/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking secara tempatan?: Ya, beratnya terbuka dan dihoskan di Hugging Face pada Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking. Ia model MoE 30B, jadi anda perlukan VRAM besar; periksa panduan GGUF dan kuantisasi jika mahu jalankan pada perkakasan pengguna.
Berapa kos dan berapa lama konteksnya?: Melalui API, harganya $0.29 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output. Konteks asli 256K token, boleh dikembangkan hingga 1M menurut Qwen.
Apa beza varian ini dengan versi bukan Thinking?: Varian Thinking menambah langkah penalaran dalaman lanjutan sebelum menjawab, yang meningkatkan prestasi pada tugas STEM, matematik dan visual kompleks dengan kos output lebih panjang dan mahal.

Keputusan Kapten
Model penglihatan berat terbuka jarang yang benar-benar layak label penalaran — berbaloi dengan kos token output bila tugas sukar.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

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.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

DeepSeek Flash Latest

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3 VL 30B A3B Thinking ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penglihatan penalaran ejen konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model