Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Rede Neural
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 — modelo MoE da Qwen para seguir instruções com precisão, disponível via API unificada no BotHub.
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 Instruct 2507?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 é um modelo de linguagem da equipe Qwen, construído com a arquitetura mixture of experts: de 30,5 bilhões de parâmetros, cerca de 3,3 bilhões são ativados por solicitação, mantendo a carga computacional moderada com um grande volume de conhecimento. O modelo opera sem raciocínio intermediário, fornecendo respostas diretas, com pontos fortes em seguir instruções com precisão e compreensão multilíngue. No BotHub, o Qwen3 está disponível sem necessidade de VPN ou cartão internacional: você paga com cartão local conforme o uso, apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Ao lado, em uma única janela, há mais de 250 outras redes neurais para comparar respostas, e uma API unificada compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever a integração. Útil para analisar especificações técnicas longas, formatar dados dispersos em JSON, criar rascunhos de e-mails e descrições, processar textos em lote via API ou integrar o modelo como camada de trabalho em um serviço multimodal. Para equipes, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites.Perguntas frequentes sobre Qwen3 30B A3B Instruct 2507
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.
Este é um modelo instrutivo Qwen com uma janela de contexto de 131.072 tokens. Ele trabalha com textos e documentos longos, ajuda a escrever e refatorar código, encontrar erros, analisar logs, resolver problemas de matemática e outras áreas STEM, além de preparar resumos estruturados e rascunhos.
Até 32.000 tokens em uma única resposta — o suficiente para um artigo longo, documentação detalhada, um módulo de código volumoso ou uma análise detalhada. Se o material for ainda mais longo, continue o diálogo: o contexto de 131.072 tokens manterá as partes já geradas.
Em nossos dados, não há um modo de raciocínio separado marcado para este modelo. No entanto, você pode pedir para ele decompor a solução passo a passo diretamente no prompt — para tarefas de lógica, matemática e depuração de código, isso aumenta visivelmente a qualidade do resultado.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON, sendo fácil de integrar em agentes e pipelines. No BotHub, está disponível uma API unificada compatível com OpenAI, permitindo trocar de modelo sem reescrever a integração.
De acordo com nossos dados, o modelo aceita texto, imagens e documentos: você pode enviar uma captura de tela de interface, esquema, gráfico ou PDF e pedir para analisar o conteúdo. O suporte a áudio e vídeo não está marcado para este modelo; para essas tarefas, escolha modelos especializados no catálogo.
A família Qwen foi treinada em dados multilíngues e trabalha com confiança em consultas em russo: sumarização, reescrita, tradução, respostas baseadas em documentos. A qualidade é fácil de verificar em sua própria tarefa — no BotHub, o acesso está aberto a partir da Rússia sem VPN ou cartão internacional, com pagamento em rublos.