Qwen3 30B A3B
Rede Neural
Qwen3 30B A3B é um modelo Qwen com arquitetura MoE para raciocínio, tarefas multilíngues e cenários de agentes.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 40 960 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 30B A3B?
O Qwen3 30B A3B pertence à geração Qwen3 e é construído sobre a arquitetura de Mistura de Especialistas (MoE), onde apenas uma parte dos parâmetros é utilizada para cada solicitação. A equipe Qwen foca nesta linha em raciocínio, suporte multilíngue e tarefas avançadas de agentes, sendo ideal para casos onde uma cadeia de passos é importante, não apenas uma resposta curta. No BotHub, o Qwen3 30B A3B está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional: pague com cartão local em rublos apenas pelos tokens consumidos, sem assinatura, e o saldo não expira. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 modelos para comparar facilmente. A API compatível com OpenAI permite substituir o modelo em sistemas multimodelo sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para resolver tarefas complexas com raciocínio passo a passo, escrever e depurar código, criar agentes com chamadas de função, trabalhar com documentos e traduções, ou processar lotes de solicitações via API em seu serviço.Perguntas frequentes sobre Qwen3 30B A3B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
O qwen3-30b-a3b trabalha com texto e documentos: análise e edição, escrita e depuração de código, análise de dados e respostas sobre arquivos carregados. O modelo consegue raciocinar antes de responder e chamar funções externas, sendo adequado tanto para cenários de agentes quanto para tarefas de trabalho diárias.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — o suficiente para um artigo longo, uma análise detalhada ou um grande módulo de código. A janela de contexto total é de 40.960 tokens, incluindo sua solicitação com arquivos e a própria resposta. Se precisar de um texto mais longo, divida a tarefa em partes.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados. O modelo analisa a condição passo a passo antes de fornecer o resultado, o que ajuda significativamente em matemática, lógica e depuração de código. Em perguntas simples, isso quase não afeta a usabilidade, mas em questões complexas, aumenta a precisão.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída estruturada em JSON. Você pode conectá-lo às suas ferramentas, bancos de dados e serviços através da API do BotHub compatível com OpenAI e, se necessário, alternar para outro modelo sem reescrever a integração.
O modelo aceita imagens e documentos como entrada — você pode pedir para descrever uma imagem, extrair dados de uma digitalização ou analisar um contrato. Áudio e vídeo não são suportados, então, para transcrição ou narração, é melhor escolher um modelo especializado no catálogo do BotHub.
A família Qwen3 é multilíngue e, na prática, o modelo trabalha com confiança em tarefas em russo. O resultado exato depende do seu cenário, por isso é mais fácil testar com seus próprios exemplos: no BotHub, você pode abri-lo em uma janela junto com outros modelos e comparar as respostas sem VPN ou cartão internacional.