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.)
teslat4-3.32.64.200
192 000
pipeline
3 78,95 ₽ 1,08 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
192 000
tensor
2 109,77 ₽ 1,22 Запустить
teslaa2-4.32.128.480
262 144
tensor
4 115,35 ₽ 1,28 Запустить
teslaa2-3.32.256.160
192 000
pipeline
3 117,17 ₽ 1,08 Запустить
teslat4-4.48.192.320
262 144
tensor
4 127,45 ₽ 1,28 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
262 144
tensor
4 156,24 ₽ 2,48 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
192 000
tensor
2 171,77 ₽ 1,22 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 2,48 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 2,20 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,69 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,49 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 269,04 ₽ 2,48 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,48 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 2,20 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,72 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 5,09 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,67 Запустить
h200-4.32.768.480
262 144
tensor
4 1 717,59 ₽ 20,03 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.480
262 144
pipeline
6 150,55 ₽ 1,68 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
262 144
tensor
4 156,24 ₽ 1,88 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 1,88 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 1,60 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,09 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
192 000
tensor
2 261,77 ₽ 1,22 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 269,04 ₽ 1,88 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 1,88 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 1,60 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,12 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 387,41 ₽ 1,99 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 4,49 Запустить
rtx5090-4.32.128.160
262 144
tensor
4 521,84 ₽ 3,08 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,07 Запустить
h200-4.32.768.480
262 144
tensor
4 1 717,59 ₽ 19,43 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h100nvl-1.16.96.240
192 000
1 368,18 ₽ 1,20 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
192 000
pipeline
3 388,18 ₽ 1,01 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
262 144
tensor
2 440,74 ₽ 3,25 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
262 144
tensor
2 441,52 ₽ 3,25 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
262 144
tensor
4 514,59 ₽ 1,84 Запустить
rtx4090-6.44.256.240
262 144
pipeline
6 521,74 ₽ 2,23 Запустить
rtx4090-8.44.256.480
262 144
tensor
8 674,08 ₽ 3,82 Запустить
h100-2.24.256.240
262 144
tensor
2 700,74 ₽ 3,25 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
262 144
tensor
2 840,74 ₽ 7,82 Запустить
h100nvl-3.24.384.960
262 144
pipeline
3 1 110,26 ₽ 7,72 Запустить
h100nvl-4.32.384.480
262 144
tensor
4 1 450,00 ₽ 11,14 Запустить
h200-4.32.768.480
262 144
tensor
4 1 717,59 ₽ 18,19 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.