Какое максимальное количество контекста поддерживает Qwen3 Coder 30B?

Модель поддерживает до 160 000 токенов, что позволяет загружать в нее объемную документацию или содержимое нескольких файлов проекта одновременно.

Подходит ли эта модель для работы с инструментами (tool use)?

Да, Qwen3 Coder специально обучена для агентного использования инструментов и вызова функций, что делает её отличным выбором для автоматизации разработки через alltokens.

В чем особенность архитектуры MoE в данной модели?

Архитектура Mixture-of-Experts с 128 экспертами позволяет модели задействовать только необходимые нейронные связи для конкретной задачи, обеспечивая высокую эффективность при сохранении общей мощности 30.5B параметров.

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

QwenОбновлено: 31 июля 2025 г.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct — это продвинутая модель на архитектуре Mixture-of-Experts, специально оптимизированная для написания кода и работы с масштабными репозиториями. Благодаря поддержке контекста до 160 000 токенов и продвинутому использованию инструментов, она эффективно справляется с задачами агентного программирования.

Использовать через API

Метрики

Вход

9 ₽/M

Выход

34 ₽/M

Контекст

160k tokens

Параметры

Релиз

31 июля 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct — это модель на базе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) с 30,5 млрд параметров, использующая 128 экспертов, из которых 8 активируются при каждом проходе. Модель разработана для продвинутой генерации кода, анализа репозиториев и работы в качестве агента для использования инструментов. Построенная на архитектуре Qwen3, она поддерживает нативную длину контекста 256 000 токенов с возможностью расширения до 1 000 000 токенов с помощью технологии Yarn. Модель демонстрирует высокие результаты в задачах вызова функций, использования браузера и структурированного автодополнения кода. Данная версия оптимизирована для точного следования инструкциям без использования режима рассуждений и полностью совместима с форматами использования инструментов, принятыми в API OpenAI. Доступ к модели осуществляется через платформу alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B InstructТекущая

Для чего

Контекст

160k

Цена ₽

9 / 34

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B InstructТекущая

160k

9 / 34

Модель

Baidu: ERNIE 4.5 21B A3B Thinking

Для чего

Обе модели используют архитектуру MoE и ориентированы на сложные логические задачи, однако Qwen3 Coder имеет больший общий объем параметров и узкую специализацию на разработке.

Контекст

131k

Цена ₽

9 / 35

Baidu: ERNIE 4.5 21B A3B Thinking

131k

9 / 35

Модель

AllenAI: Olmo 3 7B Think

Для чего

Модели поддерживают глубокое рассуждение и работу с инструментами, но Qwen3 предлагает значительно большее окно контекста для анализа целых проектов.

Контекст

66k

Цена ₽

15 / 25

AllenAI: Olmo 3 7B Think

66k

15 / 25

Когда выбирать

Необходима генерация сложного программного кода или рефакторинг существующих систем
Требуется анализ больших кодовых баз с использованием длинного контекстного окна
Создание автономных ИИ-агентов, использующих внешние инструменты и API

Когда не выбирать

Задачи, требующие исключительно творческого письма или художественного перевода
Простые чат-боты, где не требуется глубокое понимание логики программирования
Работа в условиях крайне ограниченных ресурсов, где достаточно моделей меньшего размера