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 | 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 | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
192 000 pipeline |
3 | 78,95 ₽ | 1,08 | Запустить | ||
192 000 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,22 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 115,35 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
192 000 pipeline |
3 | 117,17 ₽ | 1,08 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 127,45 ₽ | 1,28 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 2,48 | Запустить | ||
192 000 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,22 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 2,48 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,20 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,49 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 2,48 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 2,48 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,20 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,72 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 5,09 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,67 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 20,03 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
6 | 150,55 ₽ | 1,68 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,09 | Запустить | ||
192 000 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,22 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,88 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,12 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 1,99 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 4,49 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 521,84 ₽ | 3,08 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,07 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 19,43 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
192 000 |
1 | 368,18 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
192 000 pipeline |
3 | 388,18 ₽ | 1,01 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 440,74 ₽ | 3,25 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 441,52 ₽ | 3,25 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 514,59 ₽ | 1,84 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 521,74 ₽ | 2,23 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 674,08 ₽ | 3,82 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 700,74 ₽ | 3,25 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 840,74 ₽ | 7,82 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 1 110,26 ₽ | 7,72 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 450,00 ₽ | 11,14 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 18,19 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.