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Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

टेक्स्टइनपुट: textTools262K29 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 80% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000840 है।

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 के बारे में

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507, Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। यह 30.5B-पैरामीटर वाला mixture-of-experts भाषा मॉडल है, जिसमें प्रति inference 3.3B सक्रिय पैरामीटर हैं, और यह non-thinking मोड में संचालित होता है। यह मॉडल प्रदाता द्वारा 2025-07-29 को जारी किया गया था और इसका knowledge cutoff 2025-06-30 है। यह उच्च-गुणवत्ता वाले instruction following और बहुभाषी समझ के लिए बनाया गया है।

यह मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न करता है, इसलिए यह केवल-टेक्स्ट pipelines के लिए उपयुक्त है। इसका context window 262144 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 235929 tokens है। चूंकि यह non-thinking मोड में चलता है, यह अलग reasoning trace के बजाय सीधे उत्तर देता है। समर्थित request parameters में temperature, top_p, top_k, frequency_penalty, presence_penalty, repetition_penalty, max_tokens, stop, seed, logit_bias, logprobs, top_logprobs, response_format, structured_outputs, tools, और tool_choice शामिल हैं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। पूरे context window तक के लंबे इनपुट दस्तावेज़ विश्लेषण, सारांशीकरण, और बड़े पाठ निकायों पर प्रश्न उत्तर के लिए उपयुक्त हैं। बहुभाषी समझ अनुवाद और क्रॉस-भाषा कार्यों में मदद करती है। Instruction following और structured outputs इसे JSON या अन्य schemas में extraction के लिए उचित बनाते हैं, और tool calling उन agents और workflows का समर्थन करता है जिन्हें बाहरी functions को invoke करने की आवश्यकता होती है। logprobs और top_logprobs parameters तब उपयोगी होते हैं जब आपको token-स्तर का confidence निरीक्षण करना हो।

आप model id "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल कर सकते हैं। अपने मौजूदा OpenAI client को api14 base URL पर इंगित करें और chat completion request के model field में वह id पास करें। Request body में ऊपर सूचीबद्ध कोई भी समर्थित parameter शामिल हो सकता है, जैसे temperature, top_p, top_k, max_tokens, stop, seed, response_format, structured_outputs, tools, और tool_choice, साथ ही penalty और logprob विकल्प। इसका मतलब है कि OpenAI chat completions shape के लिए लिखा गया code आम तौर पर base URL और model id के अलावा बिना किसी बदलाव के काम करता है।

एक सीमा ध्यान में रखें: modality। यह मॉडल केवल टेक्स्ट संभालता है, इसलिए image, audio, और अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट इसके दायरे से बाहर हैं। यदि आपका कार्य उन इनपुट पर निर्भर करता है, तो एक multimodal मॉडल बेहतर उपयुक्त होगा। non-thinking मोड का यह भी अर्थ है कि निरीक्षण के लिए कोई अलग reasoning आउटपुट नहीं है, जो मायने रखता है यदि आप विशेष रूप से एक दृश्यमान chain of thought चाहते हैं। निर्दिष्ट context और आउटपुट सीमाओं के भीतर सीधे टेक्स्ट जनरेशन, instruction following, और tool उपयोग के लिए, यह मॉडल एक सीधा विकल्प है।

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 की कीमत इनपुट $0.32 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Llama 3.2 3B Instruct, NVIDIA: Nemotron 3.5 Content Safety, StepFun: Step 3.5 Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 कम्युनिटी

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