Pot rula Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking local?

Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face la Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking. Este un model MoE de 30B, deci vei avea nevoie de VRAM substanțial; verifică ghidurile GGUF și de cuantizare dacă vrei să-l rulezi pe hardware de consum.

Care este costul și cât de lung este contextul?

Prin API costă $0.29 per milion tokeni de intrare și $1.00 per milion tokeni de ieșire. Contextul nativ este de 256K tokeni, extensibil până la 1M conform Qwen.

Care este diferența față de versiunea non-Thinking?

Varianta Thinking adaugă un pas extins de raționament intern înainte de răspuns, ceea ce îmbunătățește performanța pe sarcini STEM, matematice și vizuale complexe, dar produce ieșiri mai lungi — și deci mai costisitoare.

Qwen3 VL 30B A3B Thinking

3384°

#llm #qwen #viziune #raționament #agenți #context lung

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 262.144 tokeni | $0.29/M input, $1.00/M output. Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking este un model multimodal care unifică generarea puternică de text cu înțelegerea vizuală pentru imagini și videoclipuri. Varianta Thinking îmbunătățește raționamentul în STEM, matematică și sarcini complexe. Excelează în percepția categoriilor reale/sintetice, ancorarea spațială 2D/3D și înțelegerea vizuală pe termen lung, obținând rezultate competitive la benchmark-uri multimodale. Pentru utilizare agentică, gestionează instrucțiuni multi-imagine multi-turn, aliniamente pe timeline video, automatizare GUI și codare vizuală de la schițe la UI debugat. Performanța textului este comparabilă cu modelele flagship Qwen3, potrivită pentru AI documentar, OCR, asistență UI, sarcini spațiale și cercetare agentică.

Ghiduri pentru acest model

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

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

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking este un model multimodal MoE de la Qwen care gestionează imagini, video și text într-o singură trecere, cu o variantă Thinking care aplică raționament extins pentru sarcini STEM, matematică și vizuale complexe. Contextul nativ de 256K tokeni, OCR în 32 de limbi, ancorarea spațială 3D și automatizarea GUI îl diferențiază de majoritatea modelelor vision-language la acest preț. Greutățile deschise îl fac o opțiune serioasă pentru cercetători și dezvoltatori care vor să-l ruleze sau să-l ajusteze local.

Cunoscut pentru

Raționament extins pe probleme STEM și matematice bazate pe dovezi vizuale
Automatizare GUI pe PC și mobil: recunoaște elemente, apelează unelte, finalizează sarcini
Ancorare spațială 2D și 3D, judecată de ocluziune și raționament privind punctul de vedere
OCR în 32 de limbi, inclusiv documente în lumină slabă, neclare și cu caractere antice
Generează Draw.io, HTML, CSS și JS direct din imagini sau cadre video

Atenție la

Varianta Thinking produce lanțuri de gândire mai lungi; tokenii de ieșire la $1.00/M se adună rapid la sarcini complexe.
Greutățile MoE de 30B sunt mari; rularea locală necesită VRAM substanțial — verifică hardware-ul înainte de descărcare.
Qwen nu a publicat un rezumat detaliat al licenței aici; verifică termenii pe depozitul Hugging Face înainte de utilizare comercială.

Cel mai bun pentru

Viziune

Raționament

Agenți și utilizare unelte

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanează o captură UI

Atașează o captură de ecran a unei pagini web sau ecran de aplicație defectă. Identifică fiecare problemă vizibilă de UI — erori de layout, text tăiat, elemente nealiniate, probleme de contrast — și scrie HTML și CSS corectate pentru fiecare.

Raționament spațial din imagine

Atașează o fotografie a unei camere sau a unei scene exterioare. Listează fiecare obiect identificabil, estimează relația spațială aproximativă între fiecare pereche de obiecte (stânga, în spatele, ocluzionat de) și semnalează orice pare nesigur structural sau în afara locului.

Problemă STEM cu diagramă

Atașează un diagramă de fizică sau geometrie dintr-o carte. Precizează problema prezentată, identifică toate valorile date și necunoscutele, apoi rezolvă pas cu pas, indicând ce parte a diagramei susține fiecare pas al raționamentului.

Compară cu

Qwen3.7 Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.03/M intrare, $0.13/M ieșire
Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.8 Omni Flash
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.15/M intrare, $0.47/M ieșire
Qwen3 VL 32B Instruct
Model doar API
context de 131,072 tokeni · $0.10/M intrare, $0.42/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking local?: Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face la Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking. Este un model MoE de 30B, deci vei avea nevoie de VRAM substanțial; verifică ghidurile GGUF și de cuantizare dacă vrei să-l rulezi pe hardware de consum.
Care este costul și cât de lung este contextul?: Prin API costă $0.29 per milion tokeni de intrare și $1.00 per milion tokeni de ieșire. Contextul nativ este de 256K tokeni, extensibil până la 1M conform Qwen.
Care este diferența față de versiunea non-Thinking?: Varianta Thinking adaugă un pas extins de raționament intern înainte de răspuns, ceea ce îmbunătățește performanța pe sarcini STEM, matematice și vizuale complexe, dar produce ieșiri mai lungi — și deci mai costisitoare.

Verdictul căpitanului
Un model vizual cu greutăți deschise rar întâlnit care merită eticheta de raționament — merită costul tokenilor de ieșire când sarcina este dificilă.

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

DeepSeek Flash Latest

TEXT / LLM

L3 70B Euryale v2.1

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3 VL 30B A3B Thinking 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 viziune raționament agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele