Czy mogę uruchomić Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Ponieważ tylko 3,3 mld parametrów jest aktywnych na wywołanie, wymagania pamięciowe są niższe niż w przypadku gęstego modelu 30B, choć warto sprawdzić przewodnik VRAM dla konkretnej kwantyzacji.

Ile to kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?

Cena API to 0,07 USD za milion tokenów wejściowych i 0,28 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstu to 262 144 tokeny, rozszerzalne do 1M tokenów przez Yarn, jeśli środowisko inferencyjne to obsługuje.

Czy model ma tryb myślenia lub rozumowania?

Nie. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct obsługuje tylko tryb bez myślenia i nigdy nie generuje bloków łańcucha rozumowania. Jeśli potrzebujesz śledzenia rozumowania, potrzebujesz innego modelu z rodziny Qwen3.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

4688°

#llm #qwen #kodowanie #agenci #długi kontekst #lokalny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | 262,144 token context | $0.07/M input, $0.28/M output. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct to model Mixture-of-Experts (MoE) o 30,5 miliardach parametrów z 128 ekspertami (8 aktywnych na przejście), zaprojektowany do zaawansowanego generowania kodu, rozumienia na skalę repozytorium i agentowego użycia narzędzi. Zbudowany na architekturze Qwen3, obsługuje natywną długość kontekstu 256K tokenów (rozszerzalną do 1M za pomocą Yarn) i osiąga wysokie wyniki w zadaniach związanych z wywoływaniem funkcji, użyciem przeglądarki i ustrukturyzowanym uzupełnianiem kodu. Model jest zoptymalizowany do podążania za instrukcjami bez „trybu myślenia” i dobrze integruje się z formatami użycia narzędzi kompatybilnymi z OpenAI.

Poradniki do tego modelu

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct to model kodujący typu Mixture-of-Experts od Qwen z 30,5 mld parametrów, ale tylko 3,3 mld aktywnych na pojedyncze wywołanie, co daje mu moc w swojej klasie wagowej. Skierowany jest do agentowych przepływów pracy kodowania — jak CLINE, automatyzacja przeglądarki, wieloetapowe użycie narzędzi — z natywnym kontekstem 256K tokenów obejmującym większość repozytoriów. Otwarte wagi i niska cena API czynią go wartym poważnego rozważenia, jeśli agentowe kodowanie to Twój główny obciążenie.

Znany z

Agentowe zadania kodowania i użycia przeglądarki ze wsparciem strukturalnych wywołań funkcji
Natywne okno kontekstu 256K, rozszerzalne do 1M tokenów przez Yarn, do pracy na repozytoriach
Efektywność MoE: 30,5 mld parametrów, tylko 3,3 mld aktywnych na wywołanie
Format użycia narzędzi kompatybilny z OpenAI; integracja z CLINE i Qwen Code od razu
Tylko tryb podążania za instrukcjami — brak trybu myślenia i narzutu łańcucha rozumowania

Uważaj na

Brak trybu myślenia; jeśli potrzebujesz śledzenia rozumowania krok po kroku, poszukaj innego modelu z rodziny Qwen3.
Rozszerzenie do 1M tokenów wymaga konfiguracji Yarn — nie jest domyślnie dostępne w każdym środowisku inferencyjnym.
Warunki licencji nie są tu szczegółowo opisane; sprawdź repozytorium Hugging Face przed wdrożeniem komercyjnym.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Długi kontekst

Działa lokalnie

Budżet

Podpowiedzi do wypróbowania

Refaktoryzacja nieczytelnej funkcji

Oto funkcja w Pythonie, która czyta plik CSV, filtruje wiersze, gdzie kolumna 'status' ma wartość 'active', oblicza średnią kolumny 'score' dla tych wierszy i zapisuje wynik do nowego CSV. Działa, ale jest trudna do czytania i nie obsługuje błędów. Przepisz ją dla czytelności i odporności, dodając typowanie w całym kodzie. [wklej tutaj swoją funkcję]

Budowa wieloetapowego agenta narzędziowego

Napisz funkcję Python o nazwie search_and_summarize, która przyjmuje ciąg zapytania, wywołuje hipotetyczne narzędzie search_web(query) zwracające listę słowników {title, url, snippet}, wybiera trzy najbardziej istotne wyniki, pobiera każdą stronę za pomocą fetch_page(url) zwracającego tekst, i zwraca pojedynczy zwięzły akapit podsumowania. Użyj formatu wywołań narzędzi kompatybilnego z OpenAI i obsłuż błędy łagodnie.

Wyjaśnienie dużego pliku kodu

Wkleję długi plik źródłowy z nieznanego repozytorium. Przeczytaj go uważnie i podaj: (1) odpowiedzialność tego pliku w szerszym systemie, (2) trzy najważniejsze funkcje lub klasy i ich opis, (3) oczywiste błędy lub zapachy kodu, (4) pytania, które powinienem zadać, by zrozumieć niejasne części. [wklej tutaj swój plik]

Porównaj z

Qwen3.7 Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.03/M wejście, $0.13/M wyjście
Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3.8 Omni Flash
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.15/M wejście, $0.47/M wyjście
Qwen3.7 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.32/M wejście, $1.28/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Ponieważ tylko 3,3 mld parametrów jest aktywnych na wywołanie, wymagania pamięciowe są niższe niż w przypadku gęstego modelu 30B, choć warto sprawdzić przewodnik VRAM dla konkretnej kwantyzacji.
Ile to kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?: Cena API to 0,07 USD za milion tokenów wejściowych i 0,28 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno kontekstu to 262 144 tokeny, rozszerzalne do 1M tokenów przez Yarn, jeśli środowisko inferencyjne to obsługuje.
Czy model ma tryb myślenia lub rozumowania?: Nie. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct obsługuje tylko tryb bez myślenia i nigdy nie generuje bloków łańcucha rozumowania. Jeśli potrzebujesz śledzenia rozumowania, potrzebujesz innego modelu z rodziny Qwen3.

Wyrok kapitana
Naprawdę tani, lokalnie uruchamialny agent kodujący, który przewyższa swoją aktywną liczbą parametrów — architektura MoE to tu klucz.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Gemini 3.5 Flash Lite

TEXT / LLM

Nemotron 3 Super

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen kodowanie agenci długi kontekst lokalny budżet

Przeglądaj według rodziny modeli