Qwen3 30B A3B Thinking 2507
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Qwen | contexto de 81,920 tokens | $0.20/M entrada, $2.40/M salida. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es un modelo de razonamiento Mixture-of-Experts de 30 mil millones de parámetros optimizado para tareas complejas que requieren pensamiento extendido de múltiples pasos. El modelo está diseñado específicamente para “modo pensamiento”, donde los rastros internos de razonamiento están separados...
Guías para este modelo
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Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 es un modelo Mixture-of-Experts de Qwen construido específicamente para razonamiento extendido en cadena de pensamiento, donde las trazas internas de pensamiento se mantienen separadas de la respuesta final. Con 30 mil millones de parámetros totales y una arquitectura MoE, rinde por encima de su peso en parámetros activos en problemas complejos de múltiples pasos. Es adecuado para desarrolladores e investigadores que necesitan un modelo de razonamiento capaz a un precio muy inferior a las alternativas de nivel frontera.
Conocido por
- Modo de pensamiento dedicado con trazas internas de razonamiento separadas
- Arquitectura MoE: 30B parámetros totales, muchos menos activos en inferencia
- Optimizado para descomposición de problemas complejos y multi-paso
- Costo bajo de entrada a $0.20 por millón de tokens
Cuidado con
- Los pesos no están disponibles públicamente; solo se accede vía API.
- Los tokens de salida a $2.40/M pueden sumar rápido cuando las trazas de pensamiento son largas.
- La ventana de contexto es de 81,920 tokens, insuficiente para trabajos de contexto ultra largo de 200K.
Prompts para probar
Acertijo lógico multi-paso
Cinco personas tienen cada una una mascota diferente y beben una bebida diferente. Usa las siguientes pistas para determinar quién tiene el pez: el dueño del gato bebe té; la persona en el medio bebe leche; el dueño del perro está al lado del dueño del pez; el dueño del pájaro bebe café; la persona que bebe agua tiene la serpiente. Muestra cada paso de deducción.
Análisis de complejidad algorítmica
Tengo una función que, para una lista de n enteros, encuentra todos los pares cuya suma es igual a un valor objetivo. Mi implementación actual usa dos bucles anidados. Explica la complejidad temporal y espacial del enfoque ingenuo, luego diseña una solución más eficiente y demuestra su mejora de complejidad.
Evaluación de hipótesis competidoras
Los usuarios activos mensuales de una startup crecieron un 40% tras un rediseño de la interfaz, pero los ingresos bajaron un 8% en el mismo periodo. Genera al menos cuatro hipótesis distintas que expliquen este patrón, ordénalas por plausibilidad y describe qué datos recopilarías para probar cada una.
Comparar con
- Qwen3 MaxModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.78/M entrada, $3.90/M salida
- Qwen3 Max ThinkingModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.78/M entrada, $3.90/M salida
- Qwen3 235B A22B Instruct 2507Modelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.09/M entrada, $0.55/M salida
- QwQ 32B PreviewModelo con pesos abiertosContexto de 32,768 tokens · $0.12/M entrada, $0.18/M salida
Más modelos de texto de qwen
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 localmente?
- No. Los pesos no han sido liberados públicamente, por lo que el modelo es solo vía API y no puede descargarse ni autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta y qué tamaño tiene la ventana de contexto?
- El precio es de $0.20 por millón de tokens de entrada y $2.40 por millón de tokens de salida, con una ventana de contexto de 81,920 tokens.
- ¿Qué lo diferencia de un modelo estándar de chat Qwen3?
- Esta variante está diseñada para modo pensamiento, generando y separando trazas internas de razonamiento antes de producir una respuesta final, lo cual no es el comportamiento por defecto de los modelos estándar de chat Qwen3.
Veredicto del capitánUn sólido modelo MoE de razonamiento a un precio justo de entrada, limitado solo por pesos cerrados y costos de salida que suben cuando el pensamiento es largo.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
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Updated Oct 22, 2026
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Cómo se suma esta puntuación
Este modelo aún no tiene datos de popularidad de ninguna fuente, así que lleva un número provisional por debajo de 7,000° que mantiene las listas completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos. El desglose aparece aquí tan pronto como una fuente lo reporte.
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Qwen3 30B A3B Thinking 2507 es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
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