Qwen3 30B A3B (Reasoning)
Qwen3 30B A3B (Reasoning)
Qwen3-30B-A3B 是阿里雲 Qwen3 系列中一款較小的混合專家模型(Mixture-of-Experts, MoE),總參數量為 305 億,激活參數量為 33 億。該模型具備混合思維/非思維模式,支持 119 種語言,並增強了代理能力。其目標是在顯著減少激活參數量的情況下,超越之前的模型如 QwQ-32B。
智能(中等)
速度(較慢)
輸入支持模態
否
是否推理模型
128,000
上下文窗口
128,000
最大輸出tokens
-
知識截止
定價
¥0.72 /M tokens
輸入
¥2.16 /M tokens
輸出
¥5.4 /M tokens
混合價格
快速簡單對比
Qwen2.5 Turbo
Qwen Turbo
Qwen2.5 Coder Instruct 7B
基本參數
GPT-4.1技術參數
參數數量
30,500.0M
上下文長度
128.00k tokens
訓練數據截止日期
開源類別
Open Weights (Permissive License)
多模態支持
僅文本
吞吐量
122
發布日期
2025-04-28
響應速度
91.70,675 tokens/s
基準測試分數
以下是claude-monet在各種標準基準測試中的表現。這些測試評估了模型在不同任務和領域中的能力。
智能指數
5560
大語言模型智能水平
編程指數
3953
AI模型在編程任務上的表現指標
數學指數
-
解決數學問題、數學推理或執行數學相關任務的能力指標
MMLU Pro
77.7
大規模多任務多模態理解 - 測試對文本、圖像、音頻和視頻的理解
GPQA
61.6
研究生物理問題評估 - 用鑽石科學級問題測試高級物理知識
HLE
6.6
模型在Hugging Face開放LLM排行榜上的綜合平均分數
LiveCodeBench
50.6
專門評估大型語言模型在實際代碼編寫和解決編程競賽問題能力的評估
SciCode
28.5
模型在科學計算或特定科學領域代碼生成方面的能力
HumanEval
-
AI模型在特定HumanEval基準測試集上獲得的分數
Math 500分數
95.9
在前500個較大、更知名的數學基準測試上的分數
AIME分數
75.3
衡量AI模型解決高難度數學競賽問題能力的指標(特指AIME級別)
精選推薦AI模型
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輸入tokens/百萬
¥2.16
輸出tokens/百萬
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