Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Réseau Neuronal
Qwen3 30B A3B Thinking 2507 : modèle Qwen de raisonnement, 30B paramètres, architecture MoE et mode de réflexion avancé.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 30B A3B Thinking 2507?
Qwen3 30B A3B Thinking 2507 est un modèle de raisonnement de l'équipe Qwen avec une architecture Mixture-of-Experts et 30 milliards de paramètres, où seule une partie des experts est activée à chaque étape. Il est conçu pour le mode réflexion : les chaînes de raisonnement internes sont séparées de la réponse finale, ce qui permet au modèle de gérer des tâches complexes à plusieurs étapes qui ne peuvent être résolues en un seul passage. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement en roubles par utilisation, au jeton, et non par abonnement. Tous les modèles sont réunis dans une seule interface, facilitant la comparaison des réponses de Qwen3 avec d'autres réseaux neuronaux. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées, et pour les entreprises, nous proposons un contrat, une facturation et un panneau d'administration avec limites. Le modèle aide les analystes à décortiquer des conditions complexes, les chercheurs à tester des hypothèses, les équipes produit à créer des scénarios d'agents via l'API, et les ingénieurs à décomposer des tâches complexes.Questions fréquentes sur Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel Qwen avec un mode de raisonnement : il décompose la tâche étape par étape avant de répondre. La fenêtre de contexte est de 262 144 jetons, ce qui permet d'inclure de grands documents et bases de code. Adapté à l'analyse de code, à la logique, aux tâches STEM et à l'appel de fonctions.
La limite de sortie est de 32 768 jetons par réponse. Cela suffit pour un long article, une analyse détaillée ou un gros fichier de code. Si vous avez besoin de plus, divisez la tâche en parties et demandez de continuer : le contexte de 262 144 jetons permet de conserver toute la conversation.
Oui, le raisonnement avant la réponse est une capacité confirmée de ce modèle : avant de fournir un résultat, il exécute une chaîne de réflexion. Cela aide considérablement en mathématiques, en logique, dans le débogage de code et les tâches à plusieurs étapes où le cheminement est aussi important que la réponse.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez le connecter à vos outils, bases de données et services, et recevoir des réponses dans un schéma prédéfini. Sur BotHub, cela fonctionne via une API compatible OpenAI unique — vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Vous pouvez télécharger des images et des documents : le modèle les accepte en entrée et répond par du texte — il analysera une capture d'écran, un schéma, un contrat ou un PDF avec des tableaux. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo dans nos données, donc pour la transcription ou l'analyse de vidéos, veuillez choisir un modèle spécialisé dans le catalogue.
Dans nos données, la langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée, nous ne pouvons donc pas promettre de résultats précis. Testez-le sur votre tâche : sur BotHub, le modèle est disponible dans la même fenêtre que les autres, il est donc facile d'envoyer la même requête à plusieurs modèles et de comparer les résultats.