Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking

размышляющая
мультимодальная
русскоязычная

Qwen3‑VL‑30B‑A3B‑Thinking — это мультимодальная reasoning-модель из серии Qwen3‑VL, построенная на архитектуре Mixture‑of‑Experts (MoE). Модель насчитывает 30 млрд общих параметров, из которых во время инференса активно только 3 млрд. В её основе лежит гибридный мультимодальный блок, который интегрирует DeepStack-визуальный энкодер с языковым ядром Qwen3‑LM. Связь между ними обеспечивается механизмом позиционирования Interleaved‑MRoPE, который точно распределяет частотные признаки по времени, ширине и высоте. Это решение наделяет модель устойчивым пространственным восприятием (включая 3D grounding) и эффективной синхронизацией видео-таймстемпов с текстовой семантикой. Таким образом, формируется унифицированный визуально-текстовый стек, где текстовый трансформер обрабатывает визуальные представления как n-мерные токены, seamlessly встроенные в общий контекст рассуждений.

Как и все модели в серии Qwen3‑VL‑30B‑A3B‑Thinking поддерживает контекст в 256 К токенов (с возможностью увеличения до 1 М), что позволяет ей работать с многочасовыми видео, объемными книгами и сложными агентными пайплайнами без потери целостности данных. Режим «Thinking» (рассуждений) обеспечивает повышенный когнитивный уровень: модель генерирует ответы поэтапно, демонстрируя строгую причинно-следственную аргументацию и обоснованные выводы.

Модель особенно эффективна в сценариях, требующих объединения текстовых и визуальных данных с применением глубоких рассуждений таких как: анализ документов с иллюстрациями, смысловое понимание и расшифровка видео, OCR-системы (модель поддерживает 32 языка), визуальное программирование (генерация кода по визуальным эскизам), научные и образовательные приложения.

Благодаря квантизации от вендора в режиме FP8, модель можно запустить с приемлемым контекстом на двух GPU RTX 4090, что делает её доступной для широкого круга исследователей и разработчиков.


Дата анонса: 26.09.2025
Параметров: 31B
Экспертов: 128
Активно параметров при инференсе: 3B
Контекст: 263K
Слоев: 48
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

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

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
262 144
tensor
4 85,77 ₽ 1,24 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
262 144
tensor
4 112,24 ₽ 1,24 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,64 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
262 144
tensor
4 139,96 ₽ 2,44 Запустить
teslav100-2.16.64.240
262 144
tensor
2 198,54 ₽ 1,45 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 1,64 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 2,44 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 2,15 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,64 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,44 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,45 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,44 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 2,15 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,68 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 4,44 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,05 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
4 144,97 ₽ 1,84 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
pipeline
6 147,44 ₽ 1,63 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 1,05 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 209,04 ₽ 1,84 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 1,55 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 1,05 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 1,84 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 1,84 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 1,55 Запустить
teslav100-3.64.256.320
262 144
pipeline
3 347,52 ₽ 1,95 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 2,08 Запустить
teslav100-4.32.64.160
262 144
tensor
4 382,57 ₽ 3,04 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 387,41 ₽ 1,95 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 3,84 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 3,04 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
262 144
pipeline
6 312,70 ₽ 2,19 Запустить
teslav100-4.32.96.160
262 144
tensor
4 388,21 ₽ 1,80 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 99,16 3,20 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
8 411,97 ₽ 3,78 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 2,60 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
262 144
tensor
4 513,04 ₽ 1,80 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
262 144
pipeline
6 520,97 ₽ 76,21 2,19 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
262 144
tensor
8 670,97 ₽ 3,78 Запустить
h100-2.24.256.160
262 144
tensor
2 699,97 ₽ 120,69 3,20 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
262 144
tensor
2 729,47 ₽ 4,25 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.