К результатам поиска

Alibaba

Qwen3 30B A3B

Текстовая MoE-модель Qwen3 для кода, диалога и задач с рассуждениями.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 41 000 токенов41 000 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
15,19 ₽
Выход
151,92 ₽
Кэш
15,19 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
6,6
API ID
alibaba/qwen3-30b-a3b

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
15,19 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
151,92 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
15,19 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Qwen3-30B-A3B относится к MoE-линейке Qwen3. В официальной статье разработчика для исходной модели указаны 30 миллиардов общих параметров и 3 миллиарда активных параметров. Семейство поддерживает текстовые вход и выход, режимы thinking и non-thinking, 119 языков и диалектов, включая русский, а также задачи кода и агентов. Эти характеристики описывают исходную модель и не устанавливают параметры Kvantora API.

Релиз

Характеристики

Тип модели
Текст
Вход модели
Текст

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
41 000 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Максимальный ответ
32 768 токенов

Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.

Операции
Текстовый диалог
Возможности модели
Потоковый ответ, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON

Контрольные показатели

Artificial Analysis

13 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
6,6 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.10 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)0 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)51,5 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

Математика

  • AIME26 %

    Американский пригласительный экзамен по математике

  • Math-50086,3 %

    Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач

Рассуждения

  • AIME 202521,7 %
  • HLE4,6 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Рассуждение

  • IFBench31,9 %

    Тест на следование инструкциям

Программирование

  • LiveCodeBench32,2 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

  • Terminal-Bench Hard (архивный)6,8 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

Знания

  • MMLU-Pro71 %

    Профессиональные и академические предметные знания

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)22,2 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

Design Arena

8 показателей · проверено

Рейтинг Elo и доля побед в попарных сравнениях, оценённых людьми

Источник ↗

Модели

  • Визуализация данных · Elo976 Elo
  • Визуализация данных · доля побед39 %
  • Разработка игр · Elo912 Elo
  • Разработка игр · доля побед33,9 %
  • UI-компоненты · Elo954 Elo
  • UI-компоненты · доля побед42,4 %
  • Сайты · Elo962 Elo
  • Сайты · доля побед37,7 %

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "alibaba/qwen3-30b-a3b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ