मुख्य सामग्री पर जाएं
AITier

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)

AlibabaQwenओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

Qwen3-30B-A3B is a smaller Mixture-of-Experts (MoE) model from the Qwen3 series by Alibaba, with 30.5 billion total parameters and 3.3 billion activated parameters. Features hybrid thinking/non-thinking modes, support for 119 languages, and enhanced agent capabilities. It aims to outperform previous models like QwQ-32B while using significantly fewer activated parameters.

रिलीज़ तिथि
2025-07-30
पैरामीटर
30.5B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

34
general
35
coding
73
reasoning
46
science
70
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग297
37.0
AA
सामान्य रैंकिंग293
43.0
AA
विज्ञान260
48.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)65.8%स्वयं

Code

LiveCodeBench62.6%स्वयं

Communication

Multi-IF72.2%स्वयं

Creativity

Arena Hard91.0%स्वयं

General

LiveBench74.3%स्वयं
BFCL69.1%स्वयं

Math

AIME 202480.4%स्वयं
AIME 202570.9%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
56.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
14.6
Coding Index(Artificial Analysis)
12.1
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
1.0
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.7
Lcr(Artificial Analysis)
0.6
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.6
Ifbench(Google Research (2023))
0.5
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Tau Banking
0.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1
Terminalbench V2 1
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Creativity
90
Writing
90
Math
80
Instruction Following
70
Language
70
Physics
70
Reasoning
70
Structured Output
70
General
70
Biology
70
Chemistry
70
Communication
70
Tool Calling
70
Code
60

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.2 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$2.4 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.75 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

4 प्रदाता

सबसे सस्ता: Novitaसबसे महंगा: Alibaba
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Novitaसबसे सस्ता
$0
$0
2DeepInfra
$0
$0
3Fireworks
$0
$0
4Alibabaप्राथमिक
$0.2
$2.4

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis