Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

размышляющая
русскоязычная

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.


Дата анонса: 29.07.2025
Параметров: 30.5B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 3.3B
Контекст: 263K
Слоев: 48
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Потребление памяти: 43.3 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.51.0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации для хостинга Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-3.32.64.160
192 000
pipeline
32 65536 160 3 78,57 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
192 000
tensor
16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-3.32.128.160
192 000
pipeline
32 131072 160 3 94,64 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
192 000
tensor
16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 119,81 ₽ Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
12 49152 160 4 139,96 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
192 000
tensor
16 65536 160 2 149,37 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
192 000
tensor
16 65536 160 2 195,57 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
tensor
16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 218,81 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 276,97 ₽ Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 288,11 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 369,37 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 119,81 ₽ Запустить
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 144,97 ₽ Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
pipeline
32 131072 160 6 147,44 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
192 000
tensor
16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
16 131072 160 4 209,04 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 218,81 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
192 000
tensor
16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 276,97 ₽ Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 288,11 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
262 144
16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
teslav100-3.64.256.320
262 144
pipeline
64 262144 320 3 347,52 ₽ Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
16 65536 160 4 369,37 ₽ Запустить
teslav100-4.32.64.160
262 144
tensor
32 65536 160 4 382,57 ₽ Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
16 98304 160 3 387,41 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
16 131072 160 4 513,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
262 144
pipeline
24 196608 160 6 312,70 ₽ Запустить
teslav100-3.64.256.320
192 000
pipeline
64 262144 320 3 347,52 ₽ Запустить
rtx5090-3.16.96.160
192 000
pipeline
16 98304 160 3 387,41 ₽ Запустить
teslav100-4.32.96.160
262 144
tensor
32 98304 160 4 388,21 ₽ Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
24 98304 160 2 411,81 ₽ Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
24 262144 160 8 411,97 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
16 131072 160 4 513,04 ₽ Запустить
rtx4090-6.44.256.160
262 144
pipeline
44 262144 160 6 592,37 ₽ Запустить
teslah100-2.24.256.160
262 144
tensor
24 262144 160 2 699,97 ₽ Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
44 262144 160 8 766,17 ₽ Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.