qwen

Qwen: Qwen3 30B A3B

qwen/qwen3-30b-a3b

Nuestro análisis

Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.

qwen/qwen3-30b-a3b es la ficha de OpenRouter para Qwen3-30B-A3B, un modelo causal de lenguaje solo texto de Qwen con diseño mixture-of-experts y un subconjunto pequeño de parámetros activados por token. La documentación describe modos conmutables de pensamiento y no pensamiento, llamadas a herramientas, soporte multilingüe y una ventana de contexto nativa ampliable con YaRN. OpenRouter lista entrada/salida de texto, razonamiento activado por defecto y parámetros para herramientas o salidas estructuradas. La evidencia aquí es sobre todo documentación del proveedor más metadatos de catálogo, así que conviene validar el comportamiento en su carga de trabajo.[1][2]

Puntos fuertes

Según las fuentes, los modos dual de pensamiento y no pensamiento pueden equilibrar razonamiento más profundo con diálogo general más eficiente dentro de un mismo modelo.[1][2]
Documenta llamadas a herramientas, controles de razonamiento, salidas estructuradas y amplio soporte multilingüe para seguir instrucciones y traducir.[1][2]
El diseño mixture-of-experts se documenta con muchos parámetros totales pero solo un subconjunto activado, lo que puede ayudar a la eficiencia según la pila de servicio.[2]

Limitaciones

Laguna de evidencia: este paquete depende de documentación del proveedor y datos del catálogo de OpenRouter; no se incluyó una evaluación independiente amplia, por lo que las capacidades deben validarse en la carga de trabajo.[1][2]
El contexto se reporta de forma distinta: OpenRouter lista 40.960 tokens mientras la ficha documenta 32.768 nativos y 131.072 con YaRN; confirme la configuración desplegada.[1][2]
El uso de contexto largo requiere configurar YaRN en frameworks compatibles, y el proveedor advierte que el escalado estático puede afectar textos más cortos.[2]

Dónde utilizarlo

Considérelo para asistentes multilingües o flujos orientados a traducción donde sea útil alternar entre chat conciso y razonamiento deliberado.[2]
Candidato para prototipos de agentes con herramientas por la llamada a funciones documentada y los parámetros API de herramientas; pruebe fiabilidad antes de producción.[1][2]
Posible opción para experimentos con documentos largos solo si la pila de servicio está configurada para YaRN; evalúe primero calidad y latencia.[2]

Fuentes

[1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 30B A3BFuentes consultadas: 13 nov 2026
[2] Model documentation · Qwen: Qwen3 30B A3BFuentes consultadas: 13 nov 2026

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Qwen3, the latest generation in the Qwen large language model series, features both dense and mixture-of-experts (MoE) architectures to excel in reasoning, multilingual support, and advanced agent tasks. Its unique...

Especificaciones

ID del modelo: qwen/qwen3-30b-a3b
ID canónico: qwen/qwen3-30b-a3b-04-28
Creador: qwen
Añadido a OpenRouter: 28.04.2025
Longitud de contexto: 40,960
Modalidad: text->text
Modalidades de entrada: text
Modalidades de salida: text
Precio por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.120 / salida $0.500
Corte de conocimiento: 31.03.2025
Fecha de expiración: —

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

Tarea	Nota	Capacidad declarada por la fuente
Calidad general	Sin medición	razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning
Programación	Sin medición	—
Agentes	Sin medición	parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escritura	Sin medición	salida: text
Razonamiento	Sin medición	razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning
Análisis de documentos	Sin medición	—
Visión	Sin medición	—
Generación de imágenes	Sin medición	—
Audio	Sin medición	—
Vídeo	Sin medición	—
Embeddings	Sin medición	—

Evaluaciones

Fuente	Benchmark	Valor	Nota	Datos obtenidos
Design Arena	models · codecategoriestasa de victoria 37.5% · posición 139	932Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · dataviztasa de victoria 39% · posición 123	967Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · gamedevtasa de victoria 33.9% · posición 140	889Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · uicomponenttasa de victoria 42.4% · posición 131	936Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026
Design Arena	models · websitetasa de victoria 37.7% · posición 141	947Elo	CC — por debajo de la franja B	13.11.2026

Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

S — S — 10% superior de la cohorte
A — A — siguiente 20% de la cohorte
B — B — siguiente 30% de la cohorte
C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

Proveedor	Longitud de contexto	Precio entrada /1M	Precio salida /1M	Latencia p50 (30m, s)	Rendimiento p50 (30m, tok/s)	Disponibilidad (30m)
DeepInfrafp8	40,960	$0.120	$0.500	—	—	100%

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.