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Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

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

टेक्स्टइनपुट: textTools262K31 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 84% 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 $0.000735 है।

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct के बारे में

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, यह मॉडल परिवार Alibaba की Qwen टीम द्वारा अनुरक्षित है। यह 30.5 बिलियन पैरामीटर का Mixture-of-Experts (MoE) डिज़ाइन है जिसमें 128 experts हैं, जिनमें से प्रत्येक forward pass में 8 सक्रिय होते हैं। इसे प्रदाता द्वारा 31 जुलाई 2025 को जारी किया गया था और इसका knowledge cutoff 30 जून 2025 है। यह मॉडल उन्नत कोड जनरेशन, रिपॉज़िटरी-स्तरीय समझ और एजेंटिक टूल उपयोग के लिए तैनात किया गया है।

क्षमता के पक्ष में, मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसका context window 262,144 tokens का है, जो इतना बड़ा है कि एक ही अनुरोध में बड़ी मात्रा में स्रोत कोड, दस्तावेज़ीकरण या संवाद इतिहास रख सकता है। अधिकतम आउटपुट 235,929 tokens है। इसकी इच्छित ताकतें कोड जनरेशन, एकल फ़ाइलों के बजाय पूरी रिपॉज़िटरी पर काम करना, और एजेंटिक टूल उपयोग हैं, यानी इसे एक लूप में तर्क घटक के रूप में चलाया जा सकता है जो बाहरी टूल्स को कॉल करता है। यह संरचित आउटपुट और प्रतिक्रिया स्वरूपण का समर्थन करता है, इसलिए उत्तरों को मुक्त टेक्स्ट के बजाय एक schema तक सीमित किया जा सकता है।

ये क्षमताएँ व्यावहारिक उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। रिपॉज़िटरी-स्तरीय समझ इसे उन कार्यों के लिए उपयुक्त बनाती है जिनमें एक साथ कई फ़ाइलों को पढ़ना और उन पर तर्क करना आवश्यक हो, जैसे किसी अपरिचित कोडबेस को समझाना, यह पता लगाना कि कोई परिवर्तन किसी प्रोजेक्ट में कैसे फैलता है, या बड़ी मात्रा में स्रोत सामग्री पर आधारित प्रश्नों का उत्तर देना। कोड जनरेशन और संपादन में फ़ंक्शन लिखना, रिफैक्टरिंग, भाषाओं के बीच अनुवाद, या टेस्ट तैयार करना जैसे नियमित काम शामिल हैं। एजेंटिक टूल उपयोग उन सेटअपों के लिए उपयुक्त है जहाँ मॉडल चरणों की योजना बनाता है और स्वयं फ़ंक्शन या API कॉल करता है, यही वह जगह है जहाँ tools और tool_choice जैसे पैरामीटर मायने रखते हैं। संरचित आउटपुट तब मदद करते हैं जब परिणाम किसी व्यक्ति के बजाय किसी अन्य प्रोग्राम में जाता है।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से model id "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूँकि इंटरफ़ेस OpenAI प्रारूप का पालन करता है, मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरी और अनुरोध आकार आम तौर पर केवल base URL और model id बदलने पर काम करते हैं। मॉडल इन अनुरोध पैरामीटरों का समर्थन करता है: frequency_penalty, max_tokens, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, और top_p। यह सेट सामान्य सैंपलिंग नियंत्रण (temperature, top_p, top_k, frequency_penalty), आउटपुट लंबाई और रोकना (max_tokens, stop), संरचित और स्वरूपित उत्तर (response_format, structured_outputs), और टूल उपयोग (tools, tool_choice) को कवर करता है।

एक सीमा ध्यान में रखनी चाहिए: modality। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए यदि आपको छवियाँ या ऑडियो भेजने या उत्पन्न करने की आवश्यकता हो तो यह मॉडल सही विकल्प नहीं है। यदि आपका वर्कलोड छवि या ऑडियो आधारित है, तो आपको ऐसा मॉडल चाहिए जो उन modalities को सूचीबद्ध करता हो। यह टेक्स्ट-श्रेणी का मॉडल भी है, इसलिए टेक्स्ट और कोड के बाहर के कार्य इसके दायरे से बाहर हैं। अपने इच्छित क्षेत्र के भीतर, बड़ा context window और टूल समर्थन इसे कोड और एजेंट वर्कफ़्लो के लिए एक उम्मीदवार बनाते हैं, और ऊपर समर्थित पैरामीटर आपको इसे एकीकृत करने का तरीका बदले बिना व्यवहार को ट्यून करने देते हैं।

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct 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-coder-30b-a3b-instruct" 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-coder-30b-a3b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltymax_tokensresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_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 Coder 30B A3B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct की कीमत इनपुट $0.25 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct 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 Coder 30B A3B Instruct क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Xiaomi: MiMo-V2.5, Meta: Llama Guard 4 12B, Qwen: Qwen3 14B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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