Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
- 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
- 工具调用
- 结构化输出
- 开放权重
价格
3 个渠道报价 · 按标价显示qwen3-30b-a3b-instruct-2507| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | ¥0.75 | ¥3.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年10月8日)
qwen3-30b-a3b-instruct-2507| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.20 | $0.80 |
价格来源 qwen3-30b-a3b-instruct-2507 model（在新标签页打开） (核对于 2026年10月6日)
qwen3-30b-a3b-instruct-2507| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.108 | $0.431 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年10月11日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 推理
- —
- 许可证
- Apache 2.0
- 模型家族
- qwen
- 模型 ID
Alibaba Qwen 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 最大思考预算, 内置工具, 知识截止, 别名。
本地运行
权重： Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507- 参数 30.5B
- 激活 3.3B · 专家 128（每 token 8）
- 原生精度 BF16
- 层数 48
- 每 token 的 KV 缓存 96 KB
- 原生上下文 256K （模型卡）
- 配置位置数 256K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 128K （厂商 API）
- 需要
- ≈ 18.9 GB (权重 17.3 + KV 缓存 0.8 + 开销 0.9)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 生成速度
- 179–269 tok/s (每 token 读激活的 3.3B)
- 最长上下文
- 37K (再长就放不下)
- 首 token
- 2K 提示约 0.11–0.16 秒
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 BF16官方 | 56.9 GB | ≈ 60.5 | ○需放到内存 12–17 tok/s | — |
| Q8_0 | 30.2 GB | ≈ 32.5 | ○需放到内存 30–45 tok/s | — |
| FP8官方 | 29.0 GB | ≈ 31.2 | ○需放到内存 34–51 tok/s | — |
| Q6_K | 23.4 GB | ≈ 25.3 | ○需放到内存 69–103 tok/s | — |
| Q5_K_M | 20.2 GB | ≈ 22.0 | ○需放到内存 177–265 tok/s | — |
| Q5_0 | 19.5 GB | ≈ 21.3 | ●流畅 164–246 tok/s | 11K |
| Q4_K_M | 17.3 GB | ≈ 18.9 | ●流畅 179–269 tok/s | 37K |
| Q4_0 | 16.0 GB | ≈ 17.5 | ●流畅 189–284 tok/s | 51K |
| IQ4_XS | 15.1 GB | ≈ 16.6 | ●流畅 197–295 tok/s | 61K |
| Q3_K_M质量下降明显 | 13.9 GB | ≈ 15.3 | ●流畅 208–313 tok/s | 75K |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 10.9 GB | ≈ 12.2 | ●流畅 244–366 tok/s | 109K |
| Q2_K质量下降明显 | 10.7 GB | ≈ 11.9 | ●流畅 247–370 tok/s | 111K |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 7.3 GB | ≈ 8.6 | ●流畅 305–457 tok/s | 256K |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：显卡 GeForce RTX 4090；统一内存 Apple M6 (24GB or 32GB) · 32 GB。
运行命令
厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本，或用 llama.cpp 自己量化。
微调需要多少显存
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- LMArena Text 1,382
第 113 名，共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,377–1,387 · 23,312 票
- Epoch AI · GPQA Diamond 55.6%
第 118 名，共 168 个上榜模型 · ±2.88
- Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 62.2%
第 101 名，共 159 个上榜模型 · ±6.51
- LMArena Text · Chinese 1,433
第 95 名，共 161 个上榜模型 · 置信区间 1,418–1,447 · 1,752 票
变更
全部变更 →- Alibaba Cloud Model Studio, 中国站 上线报价 输入 ¥0.75 · 输出 ¥3.00
- 上下文窗口 256K → 131.07K
- Alibaba Cloud Model Studio 上线报价 输入 $0.108 · 输出 $0.431
- Alibaba Cloud Model Studio, 国际站 上线报价 输入 $0.20 · 输出 $0.80
来源
- Text generation models - Qwen, DeepSeek, GLM | Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年10月10日
- qwen3-30b-a3b-instruct-2507 model（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月6日
- Alibaba Cloud Model Studio: newly released models（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年11月2日
- qwen3-30b-a3b-instruct-2507 model（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月8日
- 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年10月8日
- Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月11日
- Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月2日
- Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 README.md（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月4日
- models.dev: alibaba/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 (community data, MIT)（在新标签页打开） github.com · 核对于 2026年10月22日
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