Czy mogę uruchomić Qwen3-30B-A3B lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM i KTransformers wspierają go, choć potrzebujesz wystarczającej pamięci, by załadować wszystkie 30,5 mld parametrów, mimo że aktywnych jest tylko 3,3 mld na przejście.

Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,12 USD za milion tokenów wejściowych i 0,50 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno to 32 768 tokenów, rozszerzalne do 131 072 tokenów przez YaRN.

Czym różni się od gęstych modeli Qwen3?

Ten wariant używa architektury mixture-of-experts z 128 ekspertami, aktywując tylko 8 na token, więc działa znacznie szybciej i taniej niż gęsty model o podobnej liczbie parametrów, jednocześnie dorównując lub przewyższając wcześniejsze generacje Qwen w zadaniach rozumowania i kodowania.

Qwen3 30B A3B

1226°

#llm #qwen #rozumowanie #kodowanie #agenci #wielojęzyczny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | 40,960 tokenów kontekstu | $0.12/M wejście, $0.50/M wyjście. Qwen3, najnowsza generacja w serii dużych modeli językowych Qwen, łączy architektury gęste i Mixture-of-Experts (MoE), aby wyróżniać się w rozumowaniu, wsparciu wielojęzycznym i zaawansowanych zadaniach agentowych. Jego unikalna zdolność do płynnego przełączania między trybem myślenia dla złożonego rozumowania a trybem bez myślenia dla efektywnego dialogu zapewnia wszechstronną, wysokiej jakości wydajność. Znacząco przewyższając wcześniejsze modele jak QwQ i Qwen2.5, Qwen3 oferuje lepsze możliwości w matematyce, kodowaniu,…Qwen | 40,960 tokenów kontekstu | $0.12/M wejście, $0.50/M wyjście. Qwen3, najnowsza generacja w serii dużych modeli językowych Qwen, łączy architektury gęste i Mixture-of-Experts (MoE), aby wyróżniać się w rozumowaniu, wsparciu wielojęzycznym i zaawansowanych zadaniach agentowych. Jego unikalna zdolność do płynnego przełączania między trybem myślenia dla złożonego rozumowania a trybem bez myślenia dla efektywnego dialogu zapewnia wszechstronną, wysokiej jakości wydajność. Znacząco przewyższając wcześniejsze modele jak QwQ i Qwen2.5, Qwen3 oferuje lepsze możliwości w matematyce, kodowaniu, rozumowaniu zdroworozsądkowym, twórczym pisaniu i interaktywnym dialogu. Wariant Qwen3-30B-A3B zawiera 30.5 miliarda parametrów (3.3 miliarda aktywowanych), 48 warstw, 128 ekspertów (8 aktywowanych na zadanie) i obsługuje do 131K tokenów kontekstu z YaRN, ustanawiając nowy standard wśród otwartych modeli.

Poradniki do tego modelu

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3-30B-A3B to model mixture-of-experts od Qwen, który aktywuje tylko 3,3 miliarda ze swoich 30,5 miliarda parametrów podczas inferencji, co znacznie obniża koszty działania w porównaniu do rozmiaru. Wbudowany przełącznik pozwala zmieniać tryb na rozważny do trudnych problemów lub szybszy, bezmyślny do codziennych rozmów. Otwarte wagi, niskie ceny API i szerokie wsparcie wielojęzyczne czynią go praktycznym wyborem dla deweloperów potrzebujących poważnych możliwości bez poważnego rachunku.

Znany z

Projekt MoE aktywuje tylko 3,3 mld parametrów, redukując obliczenia bez utraty jakości.
Przełącznik trybów myślenia/bez myślenia w jednym modelu, bez potrzeby osobnego pobierania.
Silne zdolności agentów z precyzyjną integracją narzędzi zewnętrznych w obu trybach.
Obsługuje ponad 100 języków i dialektów z solidnym przestrzeganiem instrukcji wielojęzycznych.
Rozszerza kontekst do 131K tokenów przez YaRN, znacznie ponad natywne 32K.

Uważaj na

Natywne okno to 32K; liczba 131K wymaga YaRN, co może wpływać na jakość na końcu.
Modele MoE mogą być pamięciożerne lokalnie: wszystkie 30,5 mld parametrów ładują się, choć aktywnych jest tylko 3,3 mld na token.
Tryb myślenia zwiększa opóźnienia i koszt tokenów; dla prostych zadań pamiętaj, by go wyłączyć.

Najlepszy do

Rozumowanie

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Wielojęzyczny

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Debugowanie trudnego błędu async

Mam asynchroniczną funkcję w Pythonie, która czasem powoduje zakleszczenie, gdy dwa koroutiny czekają na wyniki od siebie przez wspólną kolejkę. Wyjaśnij, dlaczego tak się dzieje, pokaż minimalny przykład reprodukcji, a następnie przepisz ją tak, by zakleszczenie było niemożliwe. Użyj tylko asyncio, bez bibliotek zewnętrznych.

Planowanie wieloetapowego agenta

Masz dostęp do trzech narzędzi: web_search(query), read_file(path) oraz write_file(path, content). Użytkownik chce cotygodniowy digest artykułów badawczych o AI wysyłany mailem w każdy poniedziałek. Przemyśl kroki, zdecyduj, które narzędzia wywołać i w jakiej kolejności, napisz sekwencję wywołań z argumentami. Wyjaśnij rozumowanie przed każdym wywołaniem.

Rozumowanie przez zagadkę logiczną

Pięć domów w rzędzie jest pomalowanych na różne kolory. Anglik mieszka w czerwonym domu. Szwed trzyma psy. Duńczyk pije herbatę. Zielony dom jest bezpośrednio na lewo od białego. Właściciel zielonego domu pije kawę. Kto ma rybę? Pokaż każdy krok wnioskowania przed podaniem odpowiedzi.

Porównaj z

Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3.7 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.32/M wejście, $1.28/M wyjście
Qwen3.6 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.33/M wejście, $1.95/M wyjście
Qwen3.6 Max Preview
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $1.03/M wejście, $6.16/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3-30B-A3B lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM i KTransformers wspierają go, choć potrzebujesz wystarczającej pamięci, by załadować wszystkie 30,5 mld parametrów, mimo że aktywnych jest tylko 3,3 mld na przejście.
Ile kosztuje i jak długie jest okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,12 USD za milion tokenów wejściowych i 0,50 USD za milion tokenów wyjściowych. Natywne okno to 32 768 tokenów, rozszerzalne do 131 072 tokenów przez YaRN.
Czym różni się od gęstych modeli Qwen3?: Ten wariant używa architektury mixture-of-experts z 128 ekspertami, aktywując tylko 8 na token, więc działa znacznie szybciej i taniej niż gęsty model o podobnej liczbie parametrów, jednocześnie dorównując lub przewyższając wcześniejsze generacje Qwen w zadaniach rozumowania i kodowania.

Wyrok kapitana
Rzadki przypadek, gdy otwarte wagi, niska cena API i prawdziwe zdolności rozumowania łączą się w jednym modelu.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Meta Llama 3 70B Instruct

nomic embed text v1.5

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3 30B A3B to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen rozumowanie kodowanie agenci wielojęzyczny lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli