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 |
4 | 115,35 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 127,45 ₽ | 1,33 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 2,53 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 2,53 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 2,24 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,74 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 261,77 ₽ | 1,54 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 2,53 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 2,53 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 2,24 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,77 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 5,14 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,71 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 20,08 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
6 | 150,55 ₽ | 1,77 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 156,24 ₽ | 1,97 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 209,04 ₽ | 1,97 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 211,77 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 252,41 ₽ | 1,18 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 269,04 ₽ | 1,97 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 321,77 ₽ | 1,97 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 341,77 ₽ | 1,69 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 2,21 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
3 | 387,41 ₽ | 2,08 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 4,58 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 521,84 ₽ | 3,17 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 9,16 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 19,52 | Запустить | ||
| Наименование | GPU | TPS | Параллельность (макс.) | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
262 144 pipeline |
6 | 323,97 ₽ | 2,41 | Запустить | ||
262 144 |
1 | 367,41 ₽ | 1,05 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 411,97 ₽ | 4,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 3,42 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 439,97 ₽ | 3,42 | Запустить | ||
262 144 pipeline |
6 | 520,97 ₽ | 2,41 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 521,84 ₽ | 2,01 | Запустить | ||
262 144 tensor |
8 | 670,97 ₽ | 4,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 699,97 ₽ | 3,42 | Запустить | ||
262 144 tensor |
2 | 839,97 ₽ | 8,00 | Запустить | ||
262 144 tensor |
4 | 1 717,59 ₽ | 18,36 | Запустить | ||
Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.