Чи можу я запускати Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct локально?

Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face за адресою Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Оскільки активних параметрів лише 3.3 млрд на проход, вимоги до пам’яті нижчі, ніж у щільної 30B моделі, але варто перевірити гайд по VRAM для вашої конкретної квантизації.

Скільки це коштує через API і який розмір контексту?

Ціна API — $0.07 за мільйон вхідних токенів і $0.28 за мільйон вихідних. Рідне контекстне вікно — 262 144 токени, розширюване до 1M токенів за допомогою Yarn, якщо ваш стек інференсу це підтримує.

Чи має ця модель режим мислення або логіки?

Ні. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct підтримує лише режим без мислення і ніколи не генерує блоки ланцюжка думок у виводі. Якщо потрібні логічні сліди, вам потрібна інша модель із сімейства Qwen3.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

4688°

#llm #qwen #кодування #агенти #довгий контекст #локально

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Qwen | 262,144 токени контексту | $0.07/М вхід, $0.28/М вихід. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — модель mixture-of-experts (MoE) з 30.5B параметрів і 128 експертами (8 активних за прохід), створена для просунутого генерації коду, розуміння репозиторіїв і агентського використання інструментів. Побудована на архітектурі Qwen3, підтримує рідну довжину контексту 256K токенів (можна розширити до 1M за допомогою Yarn) і демонструє сильні результати у завданнях із викликами функцій, використанням браузера та структурованим автозаповненням коду. Оптимізована для слідування інструкціям без режиму "мислення" і добре інтегрується з форматами використання інструментів, сумісними з OpenAI.

Посібники до цієї моделі

Найкращі локальні LLM за випадками використання (жовтень 2026): правильна відкрита модель для кожного завдання

Скільки VRAM мені справді потрібно для локального ШІ?

Що таке файл GGUF? Пояснення квантизованих моделей (Q4, Q8, fp8, NF4)

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — це модель кодування з архітектурою Mixture-of-Experts від Qwen з 30.5 млрд параметрів загалом, але лише 3.3 млрд активних під час проходу вперед, що робить її потужною для свого класу ваги. Вона орієнтована на агентські робочі процеси кодування — наприклад, CLINE, автоматизація браузера, багатокрокове використання інструментів — з рідним контекстом 256K токенів, що охоплює більшість реальних репозиторіїв. Відкриті ваги і низька ціна API роблять її серйозним кандидатом, якщо основне навантаження — агентське кодування.

Відомий за

Агентські задачі кодування та використання браузера з підтримкою структурованих викликів функцій
256K рідний контекст, розширюваний до 1M токенів через Yarn, для роботи з репозиторіями
Ефективність MoE: 30.5 млрд параметрів, лише 3.3 млрд активних під час інференсу
Формат використання інструментів сумісний з OpenAI; інтегрується з CLINE та Qwen Code з коробки
Підтримка лише інструкцій — без режиму мислення та без ланцюжка думок

Зверніть увагу на

Відсутній режим мислення; якщо потрібні крокові логічні сліди, дивіться інші моделі сімейства Qwen3.
Розширення до 1M токенів вимагає налаштування Yarn — не доступне за замовчуванням у всіх інференс-стеках.
Умови ліцензії тут не деталізовані; перевірте репозиторій Hugging Face перед комерційним використанням.

Найкраще для

Кодування

Агенти та використання інструментів

Довгий контекст

Працює локально

Бюджет

Підказки для спроби

Рефакторинг заплутаної функції

Ось функція на Python, яка читає CSV-файл, фільтрує рядки, де стовпець 'status' дорівнює 'active', обчислює середнє значення стовпця 'score' для цих рядків і записує результат у новий CSV. Вона працює, але важка для читання і не має обробки помилок. Перепишіть її для зрозумілості та надійності, додайте типізацію по всьому коду. [вставте вашу функцію тут]

Створення багатокрокового агента

Напишіть функцію Python під назвою search_and_summarize, яка приймає рядок пошукового запиту, викликає гіпотетичний інструмент search_web(query), що повертає список словників {title, url, snippet}, вибирає три найрелевантніші результати, отримує кожну сторінку за допомогою fetch_page(url), що повертає простий текст, і повертає один стислий абзац підсумку. Використовуйте формат виклику інструментів, сумісний з OpenAI, і коректно обробляйте помилки.

Пояснення великого файлу коду

Я збираюся вставити довгий файл із незнайомого репозиторію. Уважно прочитайте його і дайте мені: (1) яку роль виконує цей файл у ширшій системі, (2) три найважливіші функції або класи та що кожен робить, (3) очевидні баги або проблеми в коді, і (4) питання, які слід поставити, щоб зрозуміти незрозумілі частини. [вставте ваш файл тут]

Порівняти з

Qwen3.7 Flash
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $0.03/M вхід, $0.13/M вихід
Qwen3.8 Max (0902)
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $2.00/M вхід, $6.00/M вихід
Qwen3.8 Omni Flash
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $0.15/M вхід, $0.47/M вихід
Qwen3.7 Plus
Модель тільки з API
контекст 1,000,000 токенів · $0.32/M вхід, $1.28/M вихід

Більше текстових моделей від qwen

Питання, які задають люди

Чи можу я запускати Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct локально?: Так, ваги відкриті і доступні на Hugging Face за адресою Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. Оскільки активних параметрів лише 3.3 млрд на проход, вимоги до пам’яті нижчі, ніж у щільної 30B моделі, але варто перевірити гайд по VRAM для вашої конкретної квантизації.
Скільки це коштує через API і який розмір контексту?: Ціна API — $0.07 за мільйон вхідних токенів і $0.28 за мільйон вихідних. Рідне контекстне вікно — 262 144 токени, розширюване до 1M токенів за допомогою Yarn, якщо ваш стек інференсу це підтримує.
Чи має ця модель режим мислення або логіки?: Ні. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct підтримує лише режим без мислення і ніколи не генерує блоки ланцюжка думок у виводі. Якщо потрібні логічні сліди, вам потрібна інша модель із сімейства Qwen3.

Вердикт капітана
Справді дешева, локально запускаєма модель-агент для кодування, що перевершує свій активний розмір параметрів — архітектура MoE тут ключова.

Картка моделі на Hugging Face

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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

Як цей бал складається

Ця модель поки що не має даних про популярність з жодного джерела, тому вона має замінне число нижче за 7,000°, щоб списки залишалися повними. Вона ніколи не буде вище за модель з даними. Розподіл з’явиться тут, щойно джерело його надасть.

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Схожі моделі

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm qwen кодування агенти довгий контекст локально бюджет

Перегляд за сімейством моделей