Qwen3 VL 30B A3B Instruct
Rede Neural
Qwen3 VL 30B A3B Instruct é um modelo multimodal da Qwen para geração de texto e compreensão de imagens e vídeos.
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 VL 30B A3B Instruct?
Qwen3 VL 30B A3B Instruct é um modelo multimodal da Qwen que combina geração de texto com a compreensão de imagens e vídeos. A variante Instruct é ajustada para seguir instruções em tarefas multimodais gerais, e o ponto forte do modelo é a percepção de dados visuais: ele analisa o conteúdo de quadros e responde com texto coerente. No BotHub, está disponível sem VPN ou cartão internacional: você paga com cartão russo em rublos conforme o uso, por tokens que não expiram, sem necessidade de assinatura. Com mais de 250 modelos em uma única janela, você pode comparar respostas ou alternar entre redes neurais em segundos, e uma API compatível com OpenAI permite fazer o mesmo no código sem reescrever integrações. As conversas são criptografadas via AES-GCM, os dados não são armazenados e, para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. O que fazer com o modelo: analisar imagens (esquemas, capturas de tela, fotos); extrair significado de vídeos; criar descrições para materiais visuais; criar assistentes que recebem imagens e perguntas; automatizar suporte com solicitações que incluem capturas de tela.Perguntas frequentes sobre Qwen3 VL 30B A3B Instruct
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.
É um modelo multimodal da família Qwen: aceita texto, imagens e documentos, e responde com texto. Adequado para analisar capturas de tela, esquemas, tabelas e digitalizações, para trabalhar com código, refatoração e depuração, para tarefas analíticas longas e questões STEM.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16.384 tokens — o suficiente para um artigo longo, uma análise detalhada de documento ou um grande módulo de código. O contexto é de 262.144 tokens, permitindo manter arquivos volumosos no diálogo e continuar a resposta com a próxima solicitação.
Não há um modo separado de raciocínio oculto indicado em nossos dados. No entanto, você pode pedir ao modelo para resolver a tarefa passo a passo diretamente na resposta — para matemática, lógica e análise de código, essa técnica geralmente melhora significativamente a qualidade do resultado.
Sim, o modelo suporta chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Isso permite criar agentes, conectar ferramentas externas e obter objetos previsíveis para o seu backend. O BotHub oferece uma API única compatível com OpenAI, portanto, não será necessário reescrever a integração.
Aceita texto, imagens e documentos como entrada: capturas de tela, fotos, diagramas, PDFs e tabelas. O modelo descreverá o conteúdo, extrairá dados e comparará várias imagens. Áudio e vídeo não estão listados como formatos de entrada suportados em nossos dados; o modelo responde com texto.
Os modelos Qwen foram criados como multilíngues e funcionam bem com solicitações em russo. A melhor maneira de verificar para sua tarefa é enviar alguns prompts típicos no BotHub: o pagamento é feito conforme o uso por tokens, sem assinatura, VPN ou cartão internacional.