Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 обновление модели гибридной модели Qwen3-30B-A3B адаптированное для работы только в режиме рассуждения, что позволило существенно повысить качество reasoning. Модель базируется на архитектуре Mixture of Experts (MoE) с 30.5 миллиардами параметров, из которых активируются лишь 3.3 миллиарда, а из 128 экспертов активируются только 8 для каждой задачи, что позволяет модели динамически адаптироваться к различным типам запросов. Структура модели представлена 48 скрытыми слоями с Group Query Attention (32 головы для запросов и 4 для ключей-значений), что обеспечивает эффективную обработку информации при сохранении высокого качества внимания. Архитектурные инновации включают также увеличение нативно поддерживаемого контекста до 262,144 токенов, что делает модель идеальной для анализа объёмных документов в совокупности, сложного кода и многоэтапных рассуждений.
Продвинутый режим размышления позволяет Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 демонстрировать отличных результаты на математическом бенчмарке AIME25 (85.0), превосходя близкую по размеру проприетарную Gemini 2.5-Flash-Thinking (72.0). Модель также хороша в агентских сценариях использования, демонстрируя результат 72.4 на бенчмарке BFCL-v3, что делает её идеальным выбором для интеграции с внешними инструментами для автоматизации сложных рабочих процессов. Стоит отметить, что для максимально сложных задач разработчики рекомендуют использовать выходную длину до 81 920 токенов, что позволяет модели полностью раскрыть свой потенциал в пошаговом рассуждении, для рядовых задач достаточно установить стандартную длину в 32,768 токенов.
Резюмируя Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507, является универсальным решением для крупных индустриальных предприятий, исследовательских центров и образовательных учреждений - там где требуется высокий уровень аналитического мышления при ориентире на использование модели среднего размера.
| Наименование модели | Контекст | Тип | GPU | TPS | Статус | Ссылка |
|---|
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.
Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.
Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
192 000 pipeline |
32 | 65536 | 160 | 3 | 78,57 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 83,37 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 85,77 ₽ | Запустить | |
192 000 pipeline |
32 | 131072 | 160 | 3 | 94,64 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 109,77 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
32 | 131072 | 160 | 4 | 112,24 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 119,81 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
12 | 49152 | 160 | 4 | 139,96 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 149,37 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 195,57 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65535 | 240 | 2 | 198,54 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 209,04 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 65536 | 160 | 1 | 211,77 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 218,81 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 261,77 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 276,97 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 288,11 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 65536 | 160 | 1 | 341,77 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 369,37 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 423,04 ₽ | Запустить | |
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 119,81 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 144,97 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
32 | 131072 | 160 | 6 | 147,44 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65535 | 240 | 2 | 198,54 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 209,04 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 65536 | 160 | 1 | 211,77 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 218,81 ₽ | Запустить | |
192 000 tensor |
16 | 65536 | 160 | 2 | 261,77 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 276,97 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 288,11 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 65536 | 160 | 1 | 341,77 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
64 | 262144 | 320 | 3 | 347,52 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 65536 | 160 | 4 | 369,37 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
32 | 65536 | 160 | 4 | 382,57 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 387,41 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 423,04 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 513,04 ₽ | Запустить | |
| Наименование | vCPU | ОЗУ, МБ | Диск, ГБ | GPU | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
24 | 196608 | 160 | 6 | 312,70 ₽ | Запустить | |
192 000 pipeline |
64 | 262144 | 320 | 3 | 347,52 ₽ | Запустить | |
192 000 pipeline |
16 | 98304 | 160 | 3 | 387,41 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
32 | 98304 | 160 | 4 | 388,21 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
24 | 98304 | 160 | 2 | 411,81 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
24 | 262144 | 160 | 8 | 411,97 ₽ | Запустить | |
262 144 |
16 | 131072 | 160 | 1 | 423,04 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
16 | 131072 | 160 | 4 | 513,04 ₽ | Запустить | |
262 144 pipeline |
44 | 262144 | 160 | 6 | 592,37 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
24 | 262144 | 160 | 2 | 699,97 ₽ | Запустить | |
262 144 tensor |
44 | 262144 | 160 | 8 | 766,17 ₽ | Запустить | |
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.