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: 31B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 4B
Контекст: 263K
Слоев: 48
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
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 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 сервера для хостинга Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
192 000
tensor
2 83,37 ₽ 1,18 Запустить
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
4 85,77 ₽ 1,16 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
192 000
tensor
2 109,77 ₽ 1,18 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,17 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,62 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
192 000
tensor
2 139,77 ₽ 1,29 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 2,38 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
192 000
tensor
2 171,77 ₽ 1,29 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 1,74 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 2,38 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 2,28 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,74 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,54 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,54 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,54 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 162,73 2,28 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,81 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 5,22 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,60 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,86 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,07 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
192 000
tensor
4 139,96 ₽ 2,49 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
4 144,97 ₽ 1,82 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
pipeline
6 147,44 ₽ 1,02 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 1,19 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 1,82 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 1,72 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,18 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 1,99 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
192 000
tensor
2 261,77 ₽ 1,35 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 1,98 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 1,72 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,25 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 387,41 ₽ 2,08 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 4,66 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,05 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 3,18 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,30 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
262 144
tensor
8 2,01 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
192 000
tensor
4 264,96 ₽ 1,13 Запустить
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
262 144
pipeline
6 312,70 ₽ 1,45 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
192 000
tensor
4 328,96 ₽ 1,12 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 1,09 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
192 000
pipeline
3 387,41 ₽ 1,26 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 3,50 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
8 411,97 ₽ 1,85 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 2,89 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 3,50 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 2,02 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
262 144
pipeline
6 520,97 ₽ 1,61 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 670,97 ₽ 2,00 Запустить
h100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 699,97 ₽ 3,49 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 8,14 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.