Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen3 VL 30B A3B Instruct est un modèle multimodal Qwen pour la génération de texte et la compréhension d'images et de vidéos.
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 VL 30B A3B Instruct?
Qwen3 VL 30B A3B Instruct est un modèle multimodal de Qwen qui combine la génération de texte avec la compréhension d'images et de vidéos. La version Instruct est optimisée pour suivre des instructions dans des tâches multimodales générales. Son point fort est la perception visuelle : elle analyse le contenu d'une image et y répond par un texte cohérent. Sur BotHub, elle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe en roubles à l'usage, pour des jetons qui n'expirent pas, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, permettant de comparer les réponses ou de changer de réseau neuronal en quelques secondes. Une API unique compatible OpenAI permet de faire de même dans votre code sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM, les données ne sont pas conservées, et pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec des limites. Utilisations : analyse d'images (schémas, captures d'écran, photos), extraction de sens de vidéos, création de descriptions visuelles, assistants recevant des images et des questions, automatisation du support client avec captures d'écran.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 30B A3B Instruct
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.
C'est un modèle multimodal de la famille Qwen : il accepte du texte, des images et des documents, et répond par du texte. Il est adapté à l'analyse de captures d'écran, schémas, tableaux et scans, au travail sur le code, au refactoring et au débogage, ainsi qu'aux tâches analytiques longues et aux questions STEM.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 16 384 jetons, ce qui suffit pour un long article, une analyse détaillée de document ou un grand module de code. Le contexte est de 262 144 jetons, vous pouvez donc conserver des fichiers volumineux dans la conversation et poursuivre la réponse avec la requête suivante.
Un mode de raisonnement caché distinct n'est pas indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de décomposer la tâche étape par étape directement dans la réponse ; pour les mathématiques, la logique et l'analyse de code, cette méthode améliore généralement la qualité du résultat.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Cela permet de créer des agents, de connecter des outils externes et d'obtenir des objets prévisibles pour votre backend. BotHub propose une API unique compatible OpenAI, vous n'aurez donc pas à réécrire l'intégration.
Le modèle accepte en entrée du texte, des images et des documents : captures d'écran, photos, diagrammes, PDF et tableaux. Le modèle décrira le contenu, extraira des données et comparera plusieurs images. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme formats d'entrée pris en charge dans nos données ; le modèle répond par du texte.
Les modèles Qwen ont été conçus comme multilingues et fonctionnent de manière fiable avec les requêtes en russe. Le meilleur moyen de vérifier pour votre tâche est d'envoyer quelques prompts types sur BotHub : le paiement se fait à l'usage pour les jetons, sans abonnement, VPN ni carte étrangère.