Kan jag köra Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 lokalt?

Nej. Vikterna har inte släppts offentligt, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte laddas ner eller självhostas.

Vad kostar den och hur stort är kontextfönstret?

Priset är 0,20 USD per miljon inmatningstoken och 2,40 USD per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 81 920 token.

Vad skiljer denna från en standard Qwen3-chatmodell?

Denna variant är specialbyggd för tänkandeläge, vilket innebär att den genererar och separerar interna resonemangsspår innan den producerar ett slutgiltigt svar, vilket inte är standardbeteendet för vanliga Qwen3-chatmodeller.

Qwen3 30B A3B Thinking 2507

6309°

#llm #qwen #resonemang #matematik #kodning #forskning

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Qwen | 81 920 tokens kontext | $0,20/M indata, $2,40/M utdata. Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 är en 30 miljarder parametrar Mixture-of-Experts resonemangsmodell optimerad för komplexa uppgifter som kräver utsträckt flerstegsresonemang. Modellen är speciellt designad för ”thinking mode”, där interna resonemangsspår separeras...

Guider för denna modell

De 10 billigaste ChatGPT-alternativen 2026: gratis lokala modeller, gratisnivåer och fastprisplaner

Öppna vikter vs öppen källkod vs endast API: vad du faktiskt får göra

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 är en Mixture-of-Experts-modell från Qwen byggd specifikt för utökad chain-of-thought-resonemang, där interna tänkandespår hålls separata från slutgiltigt svar. Med 30 miljarder totala parametrar och en MoE-arkitektur presterar den över sin aktiva parameter-vikt på komplexa flerstegsproblem. Den passar utvecklare och forskare som behöver en kapabel resonemangsmodell till ett pris långt under frontier-alternativ.

Känd för

Dedikerat tänkandeläge med separerade interna resonemangsspår
MoE-arkitektur: 30 miljarder totala parametrar, betydligt färre aktiva vid inferens
Optimerad för komplex, flerstegsproblemlösning
Låg inpris på 0,20 USD per miljon token

Se upp för

Vikterna är inte offentligt tillgängliga; du hyr tillgång via API.
Utdata kostar 2,40 USD per miljon token och kan snabbt bli dyrt när tänkandespåren är långa.
Kontextfönstret är 81 920 token, vilket är kortare än 200K-tröskeln för långkonstarbete.

Bäst för

Promptar att prova

Logikpussel i flera steg

Fem personer äger varsin unik husdjur och dricker varsin unik dryck. Använd följande ledtrådar för att avgöra vem som äger fisken: kattägaren dricker te; personen i mitten dricker mjölk; hundägaren sitter bredvid fiskägaren; fågelägaren dricker kaffe; personen som dricker vatten äger ormen. Visa varje resonemangssteg.

Analys av algoritmkomplexitet

Jag har en funktion som för en lista med n heltal hittar alla par vars summa är ett målvärde. Min nuvarande implementation använder två nästlade loopar. Gå igenom tids- och minneskomplexiteten för den naiva metoden, designa sedan en effektivare lösning och bevisa dess komplexitetsförbättring.

Utvärdering av konkurrerande hypoteser

En startups månatliga aktiva användare ökade med 40 % efter en UI-omdesign, men intäkterna sjönk med 8 % under samma period. Generera minst fyra olika hypoteser som kan förklara detta mönster, rangordna dem efter sannolikhet och beskriv vilken data du skulle samla in för att testa varje hypotes.

Jämför med

Qwen3 Max
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.78/M indata, $3.90/M utdata
Qwen3 Max Thinking
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.78/M indata, $3.90/M utdata
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
Öppen vikt-modell
262,144 tokens kontext · $0.09/M indata, $0.55/M utdata
QwQ 32B Preview
Öppen vikt-modell
32,768 tokens kontext · $0.12/M indata, $0.18/M utdata

Fler textmodeller från qwen

Vanliga frågor

Kan jag köra Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 lokalt?: Nej. Vikterna har inte släppts offentligt, så modellen är endast tillgänglig via API och kan inte laddas ner eller självhostas.
Vad kostar den och hur stort är kontextfönstret?: Priset är 0,20 USD per miljon inmatningstoken och 2,40 USD per miljon utmatningstoken, med ett kontextfönster på 81 920 token.
Vad skiljer denna från en standard Qwen3-chatmodell?: Denna variant är specialbyggd för tänkandeläge, vilket innebär att den genererar och separerar interna resonemangsspår innan den producerar ett slutgiltigt svar, vilket inte är standardbeteendet för vanliga Qwen3-chatmodeller.

Kaptens omdöme
En stabil MoE-resonemangsmodell till ett rimligt inpris, som bara dras ner av stängda vikter och utdata-kostnader som stiger när tänkandet blir långt.

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Also ranked: #96 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Qwen3 30B A3B Thinking 2507 är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm qwen resonemang matematik kodning forskning

Bläddra efter modellfamilj