Pot rula Qwen3-30B-A3B local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM și KTransformers îl suportă, deși vei avea nevoie de suficientă memorie pentru toți cei 30,5B parametri, chiar dacă doar 3,3B sunt activi per trecere.

Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?

Prin API costă 0,12 USD per milion de tokeni de intrare și 0,50 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra nativă este de 32.768 tokeni, extensibilă la 131.072 tokeni cu YaRN.

Cum diferă acesta de modelele dense Qwen3?

Această variantă folosește o arhitectură mixture-of-experts cu 128 experți, activând doar 8 per token, deci rulează mult mai rapid și ieftin decât un model dens cu parametri total comparabili, în timp ce egalează sau depășește generațiile anterioare Qwen la raționament și codare.

Qwen3 30B A3B

1226°

#llm #qwen #raționament #programare #agenți #multilingv

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 40.960 tokeni | 0,12$/M input, 0,50$/M output. Qwen3, cea mai nouă generație din seria de modele lingvistice mari Qwen, dispune atât de arhitecturi dense, cât și Mixture-of-Experts (MoE) pentru a excela în raționament, suport multilingv și sarcini avansate agentice. Capacitatea sa unică de a comuta fără probleme între un mod de gândire pentru raționament complex și un mod fără gândire pentru dialog eficient asigură performanțe versatile și de înaltă calitate. Depășind semnificativ modelele anterioare precum QwQ și Qwen2.5, Qwen3 oferă capabilități superioare în matematică,…Qwen | context de 40.960 tokeni | 0,12$/M input, 0,50$/M output. Qwen3, cea mai nouă generație din seria de modele lingvistice mari Qwen, dispune atât de arhitecturi dense, cât și Mixture-of-Experts (MoE) pentru a excela în raționament, suport multilingv și sarcini avansate agentice. Capacitatea sa unică de a comuta fără probleme între un mod de gândire pentru raționament complex și un mod fără gândire pentru dialog eficient asigură performanțe versatile și de înaltă calitate. Depășind semnificativ modelele anterioare precum QwQ și Qwen2.5, Qwen3 oferă capabilități superioare în matematică, programare, raționament de bun simț, scriere creativă și dialog interactiv. Varianta Qwen3-30B-A3B include 30,5 miliarde de parametri (3,3 miliarde activați), 48 de straturi, 128 de experți (8 activați per sarcină) și suportă contexte de până la 131K tokeni cu YaRN, stabilind un nou standard printre modelele open-source.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3-30B-A3B este un model mixture-of-experts de la Qwen care activează doar 3,3 miliarde din cei 30,5 miliarde de parametri la inferență, făcându-l mult mai ieftin decât sugerează dimensiunea. Un comutator încorporat îți permite să treci între un mod de gândire deliberată pentru probleme dificile și un mod rapid, fără gândire, pentru conversații obișnuite. Greutățile deschise, prețurile mici prin API și acoperirea multilingvă largă îl fac o alegere practică pentru dezvoltatorii care vor capacitate serioasă fără o factură serioasă.

Cunoscut pentru

Design MoE activează doar 3,3B parametri, reducând calculul fără a compromite calitatea.
Comutator mod gândire/non-gândire într-un singur model, fără descărcare separată.
Capabilități puternice de agent cu integrare precisă a uneltelor externe în ambele moduri.
Suportă peste 100 de limbi și dialecte cu urmărire solidă a instrucțiunilor multilingve.
Se extinde la 131K tokeni context prin YaRN, mult peste fereastra nativă de 32K.

Atenție la

Contextul nativ este 32K; cifra de 131K necesită YaRN, care poate afecta calitatea la capătul lung.
Modelele MoE pot fi incomode din punct de vedere al memoriei local: toți cei 30,5B parametri se încarcă, deși doar 3,3B sunt activi per token.
Modul de gândire adaugă latență și cost de tokeni; pentru sarcini simple, amintește-ți să-l dezactivezi.

Cel mai bun pentru

Raționament

Programare

Agenți și utilizare unelte

Multilingv

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanare bug async dificil

Am o funcție Python async care uneori face deadlock când două corutine așteaptă reciproc rezultatele printr-o coadă partajată. Explică-mi de ce se întâmplă asta, arată o reproducere minimă și apoi rescrie-o astfel încât deadlock-ul să fie imposibil. Folosește doar asyncio, fără biblioteci terțe.

Planifică un agent multi-etapă

Ai acces la trei unelte: web_search(query), read_file(path) și write_file(path, content). Un utilizator vrea un digest săptămânal al lucrărilor de cercetare AI trimis prin email în fiecare luni. Gândește pașii, decide ce unelte să apelezi și în ce ordine, și scrie secvența apelurilor cu argumente. Explică raționamentul înainte de fiecare apel.

Raționează un puzzle logic

Cinci case în șir sunt fiecare vopsite într-o culoare diferită. Englezul locuiește în casa roșie. Suedezul are câini. Danezul bea ceai. Casa verde este imediat în stânga casei albe. Proprietarul casei verzi bea cafea. Cine are peștele? Arată fiecare pas de inferență înainte de a da răspunsul.

Compară cu

Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.7 Plus
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.32/M intrare, $1.28/M ieșire
Qwen3.6 Plus
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.33/M intrare, $1.95/M ieșire
Qwen3.6 Max Preview
Model doar API
context de 262,144 tokeni · $1.03/M intrare, $6.16/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3-30B-A3B local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM și KTransformers îl suportă, deși vei avea nevoie de suficientă memorie pentru toți cei 30,5B parametri, chiar dacă doar 3,3B sunt activi per trecere.
Cât costă și cât de lungă este fereastra de context?: Prin API costă 0,12 USD per milion de tokeni de intrare și 0,50 USD per milion de tokeni de ieșire. Fereastra nativă este de 32.768 tokeni, extensibilă la 131.072 tokeni cu YaRN.
Cum diferă acesta de modelele dense Qwen3?: Această variantă folosește o arhitectură mixture-of-experts cu 128 experți, activând doar 8 per token, deci rulează mult mai rapid și ieftin decât un model dens cu parametri total comparabili, în timp ce egalează sau depășește generațiile anterioare Qwen la raționament și codare.

Verdictul căpitanului
Un caz rar în care greutățile deschise, costul mic prin API și abilitatea reală de raționament se întâlnesc în același model.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3 30B A3B este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen raționament programare agenți multilingv local

Răsfoiește după familia de modele