Qwen3 VL 30B A3B Thinking
Réseau Neuronal
Qwen3 VL 30B A3B Thinking : modèle multimodal Qwen avec raisonnement avancé pour les STEM, les maths et l'analyse d'images/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 Thinking?
Qwen3 VL 30B A3B Thinking est un modèle multimodal de l'équipe Qwen : il combine la génération de texte avec la compréhension d'images et de vidéos. La variante Thinking raisonne de manière détaillée et décompose les problèmes étape par étape, ce qui aide en mathématiques, en STEM et dans d'autres scénarios complexes. Sur BotHub, l'accès se fait sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles par carte russe, à l'usage (selon les jetons consommés), sans abonnement. Plus de 250 réseaux de neurones sont disponibles dans une seule fenêtre pour comparer les résultats sur une même requête. Une API compatible OpenAI permet d'intégrer le modèle à vos produits ; les données sont chiffrées via AES-GCM et ne sont pas conservées. Utile pour analyser des schémas, des graphiques et des captures d'écran, expliquer une solution à partir d'une photo, trouver un fragment dans un enregistrement d'écran, préparer des descriptions visuelles ou déboguer du code avec une capture d'erreur.Questions fréquentes sur Qwen3 VL 30B A3B Thinking
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 Qwen avec mode de raisonnement : il accepte du texte, des images et des documents en entrée, et produit du texte en sortie. Adapté à l'analyse de captures d'écran, schémas, PDF, à l'analyse de données, au code et aux tâches nécessitant une décomposition séquentielle. Fenêtre contextuelle de 262 144 jetons.
Le modèle génère jusqu'à 32 768 jetons par réponse, suffisant pour du contenu volumineux, une analyse détaillée ou un grand bloc de code. Si besoin, demandez-lui de continuer : le contexte de 262 144 jetons permet de conserver tout le dialogue et les sources.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé. Le modèle décompose d'abord la tâche en étapes avant de formuler une conclusion. C'est particulièrement visible en mathématiques, logique, débogage de code et analyse d'images, où il est crucial de suivre une démarche logique plutôt que de deviner.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge, permettant de connecter le modèle à vos outils et d'obtenir des réponses selon un schéma défini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Images et documents : oui, le modèle analyse captures d'écran, photos, schémas et PDF pour répondre par texte. Aucune mention pour l'audio et la vidéo dans nos données ; il est préférable de tester ce scénario par vous-même. La génération d'images n'est pas indiquée pour ce modèle.
L'interface BotHub et le paiement sont en russe et en roubles, sans VPN ni carte étrangère. La qualité des réponses dans vos formulations doit être testée sur une tâche réelle : envoyez quelques requêtes types et comparez si nécessaire le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre.