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.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Recursos
- chamada de funções
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.