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Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
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-instruct-2507 es la versión actualizada de Qwen de su modelo instruct de mezcla de expertos, con 30,5 mil millones de parámetros totales y 3,3 mil millones activos por token. Solo procesa texto, opera exclusivamente en modo no-thinking y admite un contexto nativo de 262.144 tokens, ampliable hacia aproximadamente 1 millón con una configuración opcional. Qwen reporta mejoras en seguimiento de instrucciones, razonamiento, código, cobertura multilingüe y contexto largo frente a la versión no-thinking anterior; su tabla de benchmarks es autorreportada, por lo que se recomienda una validación independiente. Publicado bajo Apache-2.0 según la ficha.[1][2]
Puntos fuertes
- Contexto nativo de 262.144 tokens, con una ruta documentada hacia cerca de 1 millón mediante dual chunk attention y atención dispersa.[2]
- Diseño MoE disperso que activa solo 3,3 mil millones de los 30,5 mil millones de parámetros por token, lo que Qwen presenta como inferencia eficiente.[2]
- Amplio soporte de parámetros de API según el catálogo de OpenRouter, incluidos tools, structured_outputs y logprobs; la ficha también destaca el uso de herramientas.[1][2]
Limitaciones
- Solo modalidad de texto y solo modo no-thinking; la ficha indica que nunca genera bloques think.[1][2]
- La evidencia de rendimiento es autorreportada por el proveedor (tabla de benchmarks y una prueba RULER de contexto largo); considere las mejoras como afirmaciones hasta validarlas de forma independiente, y los resultados en tareas agénticas son desiguales.[2]
- El modo de ~1 millón de tokens exige sustituir el archivo de configuración y unos 240 GB de memoria de GPU; incluso el contexto predeterminado puede requerir ajustes de memoria según la guía de OOM de la ficha.[2]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para trabajar con documentos largos, como resumen o recuperación sobre corpus extensos, dado su contexto nativo de 262K.[2]
- Candidato razonable para asistentes de seguimiento de instrucciones, multilingües o de código cuando un checkpoint MoE sin modo thinking encaja en los límites de latencia y costo.[1][2]
- Agentes con herramientas mediante Qwen-Agent o servidores compatibles con OpenAI (vLLM, SGLang) están documentados; valide la fiabilidad agéntica en sus propias tareas.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507Fuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is a 30.5B-parameter mixture-of-experts language model from Qwen, with 3.3B active parameters per inference. It operates in non-thinking mode and is designed for high-quality instruction following, multilingual understanding, and...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 29.07.2025
- Longitud de contexto
- 262,144
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / salida $0.300
- Corte de conocimiento
- 30.06.2025
- 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 | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
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) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DekaLLM | 262,144 | $0.090 | $0.300 | — | — | 100% |
| SiliconFlowfp8 | 262,144 | $0.090 | $0.300 | — | — | 100% |
| Nebiusfp8 | 262,144 | $0.100 | $0.300 | — | — | 83.33% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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