Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Réseau Neuronal
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 : modèle MoE de Qwen pour suivre les instructions, disponible via l'API unifiée de BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 est un modèle linguistique de l'équipe Qwen basé sur le schéma « mixture of experts » : sur 30,5 milliards de paramètres, environ 3,3 milliards sont activés par requête, ce qui maintient une charge de calcul modérée malgré une vaste base de connaissances. Le modèle fonctionne sans raisonnement intermédiaire et fournit une réponse immédiate. Ses points forts sont le respect précis des instructions et la compréhension multilingue. Sur BotHub, Qwen3 est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe à l'usage, uniquement pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux neuronaux sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses, et une API unifiée compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Utile pour analyser des spécifications techniques complexes, convertir des données disparates au format JSON, rédiger des brouillons, traiter des textes en masse via API ou intégrer le modèle dans un service multimodal. Pour les équipes, nous proposons contrats, factures, EDI et panneau d'administration avec limites.Questions fréquentes sur Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle instructif Qwen avec une fenêtre de contexte de 131 072 jetons. Il traite les textes longs et documents, aide à écrire et refactoriser du code, déboguer, analyser des logs, résoudre des problèmes mathématiques et STEM, ainsi qu'à préparer des résumés et brouillons structurés.
Jusqu'à 32 000 jetons par réponse, suffisant pour un long article, une documentation détaillée, un module de code volumineux ou une analyse approfondie. Si le contenu est plus long, poursuivez la conversation : le contexte de 131 072 jetons conservera les parties déjà générées.
Selon nos données, aucun mode de réflexion distinct n'est indiqué pour ce modèle. Cependant, vous pouvez lui demander de décomposer la solution étape par étape dans le prompt ; pour la logique, les mathématiques et le débogage, cela améliore nettement la qualité du résultat.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée, ce qui facilite son intégration dans des agents et pipelines. BotHub propose une API unifiée compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, le modèle accepte en entrée du texte, des images et des documents : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un graphique ou un PDF pour analyse. La prise en charge de l'audio et de la vidéo n'est pas indiquée pour ce modèle ; pour ces tâches, choisissez des modèles spécialisés dans le catalogue.
La famille Qwen a été entraînée sur des données multilingues et gère efficacement les requêtes en russe : résumé, réécriture, traduction, réponses basées sur des documents. Vous pouvez tester la qualité sur vos propres tâches : sur BotHub, l'accès est ouvert depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.