Qwen3
Veröffentlichung
Juli 2025
Kontextfenster
262,14k Token
API-Preis In / Out
0,09 $ / 0,30 $
Knowledge Cutoff
Oktober 2024
Daten aktualisiert: 17. September 2025
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Modell-Übersicht
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ist ein Non-Reasoning-Modell mit 30 Mrd. Parametern aus der Qwen3-Modellfamilie. Das Modell wurde auf schnelle Inferenz und Instruction Following optimiert und kann in mehreren Sprachen arbeiten. Aufgrund der reduzierten Größe eignet sich diese Version weniger für komplexe Aufgaben, sondern vielmehr für den Einsatz in Agentic-Workflows.
Features & Modalitäten
Nicht verfügbar
ReasoningMultimodalität
Verfügbar
ToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:Text
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Benchmark Scores
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Mixture-of-Experts Transformer |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 262,14k |
| Output Kontextlänge | 16,38k |
| Tokenizer | Qwen3 BPE (ChatML) |
Besonderheiten
| Besonderheit 1 | Non-Thinking only |
|---|---|
| Besonderheit 3 | Agentic Tool-Use |
| Versionen | 235B, 32B, 30B, 14B, 8B, 4B, 1.7B, 0.6B |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Open Weight Modelle, lokal ausführbarDie gesamte Qwen 3 Modellfamilie wird komplett inklusive offener Gewichtungen veröffentlicht und kann beliebig nach-trainiert werden. Außerdem lassen sich die Qwen 3 Modelle über Apps wie Ollama oder LM Studio lokal und ohne Internetverbindung nutzen.
- Großzügige LizenzenMit Apache-2.0 gewährt Alibaba Entwicklern viel Spielraum für die kommerzielle Nutzung der Qwen 3 Modelle.
- Starke Benchmark-Performances der kleinen ModelleInsbesondere die kleinen Modelle, rund um Qwen3-30B-A3B erzielen beeindruckende Ergebnisse, die in größeren Benchmarks mit Modellen wie DeepSeekV3 und GPT-4o mithalten können.
- Gutes Instruction FollowingNach ersten Einschätzungen scheinen die Qwen 3 Modelle gut im Instruction Following zu sein.
Nachteile
- Keine native MultimodalitätQwen 3 ist nativ keine multimodale Modellfamilie. Die Modelle lassen sich von Haus aus also nicht für Computer Vision o.ä. nutzen.
- Eingeschränktes KontextfensterJe nach Inferenz-Anbieter beträgt das native Kontextfenster von Qwen3 auch in den großen Modellen max. 262k Tokens.
Vergleiche Qwen3 30B A3B Instruct 2507 mit anderen LLMs
Vergleiche Qwen3 30B A3B Instruct 2507 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ausprobieren
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 hat offene Gewichte: Du kannst das Modell herunterladen und selbst hosten — oder es bei einem der API-Provider unten nutzen.
Provider & APIs
Du kannst Alibaba Qwen3 30B A3B Instruct 2507 über die API folgender Anbieter nutzen.
Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.
Häufige Fragen zu Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Ist Qwen3 30B A3B Instruct 2507 Open Source?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 wird unter der Lizenz „Apache 2.0“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.
Welche Eingabeformate versteht Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.
Was kostet Qwen3 30B A3B Instruct 2507 über die API?
Über die API kostet Qwen3 30B A3B Instruct 2507 0,09 $ pro 1 Mio. Input-Token und 0,30 $ pro 1 Mio. Output-Token.
Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 verarbeitet bis zu 262,14k Token in einer Anfrage.
Wie aktuell ist das Wissen von Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Qwen3 30B A3B Instruct 2507 reicht bis Oktober 2024. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.
Was ist der Vorgänger von Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Der direkte Vorgänger von Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ist Qwen3 (erschienen Juli 2025). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.
