Qwen3 30B A3B
Rede Neural
Qwen3 30B A3B é um modelo Qwen com arquitetura MoE para raciocínio, tarefas multilíngues e cenários de agentes.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
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.