Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct представляет отличный пример качественной большой языковой модели с продвинутой специализацией на программировании. Это Mixture-of-Experts с 30.5B общих параметров, из которых активируются только 3.3B на токен, а из 128 экспертов задействуются только 8 на токен. Модель состоит из 48 скрытых слоев с grouped query attention (32 головы для Q и 4 для KV), что обеспечивает исключительную эффективность обработки при минимальном потреблении вычислительных ресурсов. А нативная поддержка 262 144 токенов контекста с возможностью расширения до 1M токенов через Yarn делает модель идеальной для работы с крупными репозиториями с программным в рамках сложных проектов.
Главная уникальность особенность Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct заключается в ее превосходных агентных способностях. Модель не просто генерирует код, а автономно взаимодействует с инструментами разработки, выполняет многошаговые задачи программирования и способна решать сложные задачи без участия человека. На бенчмарке LiveCodeBench v6 модель достигает впечатляющих 66.0%, значительно опережая базовую версию Qwen3-30B-A3B (57.4%). В задачах AIME25 (продвинутая математика для программирования) модель демонстрирует 85.0% точности, превзойдя Gemini-2.5-Flash-Thinking (72.0%) и уверенно конкурируя с гораздо более крупными решениями. Модель превосходит DeepSeek V3 по большинству coding-задач и показывает сопоставимую с Claude Sonnet 4 производительность в агентных workflow, что является исключительным достижением для open-source.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct открывает совершенно новые возможности для разработки. Модель интегрирована с популярными платформами агентного программирования, включая Qwen Code, CLINE, Roo Code, и Kilo Code, предлагая унифицированный формат function calling для бесшовной работы в CI/CD пайплайнах. Поддержка 358 языков программирования делает ее универсальным инструментом справочником для разработчиков. Особенно модель выделяется в сценариях repository-scale понимания, где может анализировать и модифицировать огромные массивы программного кода, автоматически рефакторить легаси-код и создавать комплексные full-stack приложения с минимальным вмешательством разработчика в эти процессы.
| 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.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 tensor |
2 | 83,37 ₽ | 1,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 85,77 ₽ | 1,39 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 109,77 ₽ | 1,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 112,24 ₽ | 1,39 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 139,77 ₽ | 1,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 171,77 ₽ | 1,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 198,54 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,30 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,60 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,30 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,83 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,59 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
3 | 119,81 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 144,97 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 147,44 ₽ | 1,79 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 198,54 ₽ | 1,01 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 204,41 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 1,71 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,20 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 257,77 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,01 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 2,00 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,71 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,24 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 4,00 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
6 | 312,70 ₽ | 2,41 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 1,05 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 388,21 ₽ | 2,02 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 411,81 ₽ | 3,42 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 4,00 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 423,04 ₽ | 2,82 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 513,04 ₽ | 2,02 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 2,41 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 4,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 3,42 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.