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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking

qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning262K6 अक्टू॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 36% 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00277 है।

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking के बारे में

Qwen3 VL 30B A3B Thinking, Qwen का एक मल्टीमॉडल मॉडल है, जो Alibaba द्वारा अनुरक्षित मॉडल परिवार है। यह Qwen3-VL श्रृंखला में आता है, और Thinking वेरिएंट वह है जिसे तुरंत उत्तर देने के बजाय तर्क पर अतिरिक्त प्रयास खर्च करने के लिए ट्यून किया गया है। नाम इसकी बनावट को दर्शाता है: एक 30B श्रेणी का मॉडल जिसमें A3B सक्रिय-पैरामीटर डिज़ाइन को संदर्भित करता है, इसलिए प्रति टोकन कुल भार का केवल एक अंश सक्रिय होता है। इसे प्रदाता द्वारा 6 अक्टूबर 2025 को जारी किया गया था, और इसका ज्ञान कटऑफ 31 मार्च 2025 है।

मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवियाँ स्वीकार करता है और टेक्स्ट लौटाता है। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 235,929 टोकन के साथ, जो लंबे दस्तावेज़ों, स्क्रीनशॉट, आरेखों या बहु-छवि इनपुट को एक पर्याप्त उत्पन्न उत्तर के साथ रखने के लिए काफी बड़ा है। Thinking व्यवहार का अर्थ है कि मॉडल अपने अंतिम उत्तर से पहले एक तर्क पास उत्पन्न कर सकता है, जो तब उपयोगी होता है जब उत्तर सतही पैटर्न मिलान के बजाय बहु-चरणीय निगमन पर निर्भर करता है। Qwen इसे दृश्य समझ के साथ संयुक्त टेक्स्ट जनरेशन में मजबूत बताता है, जिसमें Thinking वेरिएंट विशेष रूप से STEM, गणित और जटिल कार्यों में तर्क को बढ़ाता है।

ये क्षमताएँ उपयोगों के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करती हैं। एक डेवलपर किसी तकनीकी पेपर का एक पृष्ठ, एक चार्ट या किसी त्रुटि का स्क्रीनशॉट भेज सकता है और स्पष्टीकरण या समाधान माँग सकता है। गणित और STEM की समस्याएँ जिन्हें चरण दर चरण हल करना आवश्यक होता है, स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, जैसे वे कार्य जो एक लंबे टेक्स्ट दस्तावेज़ को एक छवि के साथ मिलाते हैं, जैसे किसी स्कैन किए गए हस्ताक्षर पृष्ठ के साथ अनुबंध की समीक्षा करना। चूँकि आउटपुट केवल टेक्स्ट है, मॉडल सही विकल्प नहीं है जब आपको उत्पन्न छवियाँ, ऑडियो या वीडियो चाहिए; यह दृश्य इनपुट पढ़ता है लेकिन गद्य, संरचित डेटा या कोड लिखता है।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अनुरोध सामान्य चैट कम्प्लीशन्स आकार का पालन करते हैं, जिसमें संदेश टेक्स्ट और छवि सामग्री ले जाते हैं। समर्थित पैरामीटर frequency_penalty, include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p हैं। यदि आप Thinking पास को नियंत्रित या निरीक्षण करना चाहते हैं तो reasoning और include_reasoning पैरामीटर ध्यान देने योग्य हैं, और tools तथा tool_choice आपको मॉडल को फंक्शन कॉलिंग में जोड़ने देते हैं, जबकि response_format और structured_outputs तब मौजूद हैं जब आपको आउटपुट को किसी स्कीमा के अनुरूप बनाना हो।

एक व्यावहारिक विचार यह है कि एक Thinking मॉडल गहराई के बदले विलंबता का व्यापार करता है, इसलिए सरल वर्गीकरण, छोटे निष्कर्षण या उच्च-मात्रा वाली चैट जहाँ गति विचार-विमर्श से अधिक मायने रखती है, के लिए एक गैर-Thinking मॉडल आपकी बेहतर सेवा कर सकता है। यही बात तब भी लागू होती है जब आपका कार्य विशुद्ध रूप से पाठ्य हो और छवि इनपुट से लाभ न उठाए। 262,144 टोकन का कॉन्टेक्स्ट उदार है, लेकिन यह अभी भी एक सीमा है, और बहुत बड़े इनपुट के साथ एक लंबा तर्क पास इसे जल्दी से समाप्त कर देगा।

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

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text, image
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking की कीमत इनपुट $1.02 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking 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 VL 30B A3B Thinking क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-thinking" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: DeepSeek: DeepSeek V3, Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B, Google: Gemma 2 27B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Thinking कम्युनिटी

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