Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

русскоязычная
для кодинга

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.


Дата анонса: 22.07.2025
Параметров: 31B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 4B
Контекст: 263K
Слоев: 48
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.52.3
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct. 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-Coder-30B-A3B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,27 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,66 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 2,48 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 138.17 1,79 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 281.00 2,28 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 161.39 1,77 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,64 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,51 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 269,04 ₽ 2,64 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,63 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 152.96 2,19 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 202.68 2,78 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 5,19 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,51 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,83 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,14 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
4 144,97 ₽ 1,96 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
pipeline
6 147,44 ₽ 1,79 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 154.00 1,26 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 156.50 1,75 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 148.67 1,27 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,12 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 269,04 ₽ 2,12 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,12 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 147.58 1,66 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 196.88 2,28 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 387,41 ₽ 2,16 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 4,67 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 3,99 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 3,32 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 9,31 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 196.26 1,11 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 142.52 3,56 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 2,90 Запустить
teslaa100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 439,97 ₽ 142.52 3,56 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 2,10 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
262 144
pipeline
6 520,97 ₽ 2,54 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
262 144
tensor
8 539,21 ₽ 2,09 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 670,97 ₽ 2,09 Запустить
h100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 699,97 ₽ 148.03 3,57 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 8,18 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.