Qwen3-30B-A3B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-30B-A3B представляет первую Mixture-of-Experts (MoE) в серии с общим количеством 30 миллиардов параметров, из которых только 3 миллиарда активируются для каждого токена. Модель построена на архитектуре с 48 слоями, 32 головами внимания и поддерживает контекстное окно в 40K токенов.

Модель использует инновационную архитектуру Mixture of Experts (MoE) со 128 экспертами, из которых на каждый токен активируются только 8. Это позволяет добиться эффективности инференса, сравнимой с компактными 3B-параметрическими моделями, при этом качество генерации приближается к уровню плотных 30B-моделей.  Ключевое преимущество MoE-подхода – оптимальное сочетание высокой производительности и энергоэффективности. Система динамически выбирает наиболее подходящих экспертов под конкретную задачу, что обеспечивает превосходное качество обработки при значительно меньших вычислительных затратах по сравнению с плотными аналогами аналогичного уровня. 

Qwen3-30B-A3B подходит для высоконагруженных систем, требующих баланса между качеством и производительностью: облачные API-сервисы, корпоративные чат-боты, системы автоматизации контента, многопользовательские AI-платформы. Модель идеально подходит для компаний, которым необходимо качество крупных моделей при ограниченном бюджете на вычисления.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 31B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 4B
Контекст: 41K
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. 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

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 1,23 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 1,22 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 156.98 14,90 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,14 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 17.48 14,88 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 18,29 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 29,75 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 2,23 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 6,11 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 6,63 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 33,95 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 63,66 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 3,73 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 2,13 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
40 960
pipeline
3 94,64 ₽ 1,25 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
4 112,24 ₽ 4,26 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 147.35 2,65 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 2,65 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 103.83 2,63 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 11,11 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 6,47 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 170.18 11,09 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 14,50 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 29,97 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 25,96 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 59,68 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.64.160
40 960
tensor
4 144,97 ₽ 5,24 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
40 960
pipeline
6 147,44 ₽ 3,83 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 122.46 3,83 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
40 960
tensor
4 257,77 ₽ 141.17 6,28 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
40 960
tensor
4 269,04 ₽ 6,28 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
40 960
tensor
4 321,77 ₽ 151.97 6,24 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 3,81 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 7,23 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
40 960
pipeline
3 387,41 ₽ 6,64 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 22,86 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 18,69 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
40 960
tensor
4 513,04 ₽ 13,92 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 52,57 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

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

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.