Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Red Neuronal
Qwen3 VL 30B A3B Instruct es un modelo multimodal de Qwen para generar texto y comprender imágenes y vídeos.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 262 144 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 16 384 tokens
- Funciones
- llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3 VL 30B A3B Instruct?
Qwen3 VL 30B A3B Instruct es un modelo multimodal de Qwen que combina la generación de texto con la comprensión de imágenes y vídeos. La variante Instruct está ajustada para seguir instrucciones en tareas multimodales generales. Su punto fuerte es la percepción visual: analiza el contenido de los fotogramas y responde con texto coherente. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos según el uso, por tokens que no caducan, sin necesidad de suscripción. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana para comparar respuestas o cambiar de red neuronal en segundos. La API compatible con OpenAI permite hacer lo mismo en tu código sin reescribir la integración. La correspondencia se cifra con AES-GCM, los datos no se guardan, y para empresas ofrecemos contrato, factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Usos: analizar imágenes (esquemas, capturas, fotos), extraer significado de vídeos, crear descripciones visuales, configurar asistentes que reciben imágenes y preguntas, y automatizar soporte con capturas de pantalla.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo multimodal de la familia Qwen: acepta texto, imágenes y documentos, y responde con texto. Es adecuado para analizar capturas de pantalla, esquemas, tablas y escaneos, trabajar con código, refactorización y depuración, así como para tareas analíticas largas y preguntas STEM.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 16384 tokens, suficiente para un artículo largo, un análisis detallado de un documento o un módulo de código grande. El contexto es de 262144 tokens, por lo que puedes mantener archivos voluminosos en el diálogo y continuar la respuesta con la siguiente solicitud.
No se indica un modo separado de razonamiento oculto en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle al modelo que descomponga la tarea paso a paso directamente en la respuesta; para matemáticas, lógica y análisis de código, este método suele mejorar notablemente la calidad del resultado.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Esto permite crear agentes, conectar herramientas externas y obtener objetos predecibles para tu backend. BotHub ofrece una API compatible con OpenAI, por lo que no tendrás que reescribir la integración.
Acepta texto, imágenes y documentos: capturas de pantalla, fotos, diagramas, PDF y tablas. El modelo describirá el contenido, extraerá datos y comparará varias imágenes. El audio y el vídeo no figuran como formatos de entrada compatibles en nuestros datos; el modelo responde con texto.
Los modelos Qwen fueron creados como multilingües y funcionan de manera confiable con consultas en ruso. La mejor forma de comprobarlo para tu tarea es enviar un par de prompts típicos a BotHub: el pago es por uso de tokens, sin suscripción, VPN ni tarjeta extranjera.