qwen
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 é a versão atualizada da Qwen de seu modelo instruct de mistura de especialistas, com 30,5 bilhões de parâmetros no total e 3,3 bilhões ativos por token. Processa apenas texto, opera exclusivamente em modo non-thinking e oferece contexto nativo de 262.144 tokens, expansível para cerca de 1 milhão com uma configuração opcional. A Qwen relata ganhos em seguimento de instruções, raciocínio, código, cobertura multilíngue e contexto longo em relação à versão non-thinking anterior; a tabela de benchmarks é autorrelatada, portanto validação independente é recomendada. Publicado sob Apache-2.0 segundo a ficha.[1][2]
Pontos fortes
- Contexto nativo de 262.144 tokens, com caminho documentado para cerca de 1 milhão via dual chunk attention e atenção esparsa.[2]
- Arquitetura MoE esparsa que ativa apenas 3,3 bilhões dos 30,5 bilhões de parâmetros por token, apresentada pela Qwen como inferência eficiente.[2]
- Amplo suporte a parâmetros de API segundo o catálogo do OpenRouter, incluindo tools, structured_outputs e logprobs; a ficha também destaca o uso de ferramentas.[1][2]
Limitações
- Apenas modalidade de texto e apenas modo non-thinking; a ficha afirma que nunca gera blocos think.[1][2]
- As evidências de desempenho são autorrelatadas pelo fornecedor (tabela de benchmarks e um teste RULER de contexto longo); trate os ganhos como afirmações até validá-los de forma independente, e os resultados em tarefas agênticas são irregulares.[2]
- O modo de ~1 milhão de tokens exige substituir o arquivo de configuração e cerca de 240 GB de memória de GPU; mesmo o contexto padrão pode exigir ajustes de memória conforme a orientação de OOM da ficha.[2]
Onde usar
- Potencialmente adequado para trabalho com documentos longos, como sumarização ou recuperação em corpora extensos, dado o contexto nativo de 262K.[2]
- Candidato razoável para assistentes de seguimento de instruções, multilíngues ou de código quando um checkpoint MoE sem modo thinking se encaixa nos limites de latência e custo.[1][2]
- Agentes com ferramentas via Qwen-Agent ou servidores compatíveis com OpenAI (vLLM, SGLang) estão documentados; valide a confiabilidade agêntica nas suas próprias tarefas.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 29.07.2025
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / saída $0.300
- Corte de conhecimento
- 30.06.2025
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | Sem medição | — |
| Agentes | Sem medição | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
Não há avaliações fornecidas para este modelo.
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (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% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
Artigos relacionados
Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.