Qwen3-30B-A3B

语言 Alibaba Qwen 已核实 发布于 2025年4月29日
  • 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
  • 推理
  • 可关闭推理
  • 工具调用
  • 结构化输出
  • 开放权重

价格

4 个渠道报价 · 按标价显示
Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 中国站 · CNY qwen3-30b-a3b
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—
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —¥3.00
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —¥7.50

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6日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 国际站 · USD qwen3-30b-a3b
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
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$0.80
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$2.40

价格来源 qwen3-30b-a3b model(在新标签页打开) (核对于 2026年10月7日) · Alibaba Cloud Model Studio pricing(在新标签页打开) (核对于 2026年10月11日)

Alibaba Cloud Model Studio(在新标签页打开) 官方 全球 · USD qwen3-30b-a3b
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
关闭推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$0.431
开启推理 自 2026年10月11日 起页面不再列出 —$1.076

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) · qwen3-30b-a3b model(在新标签页打开) (核对于 2026年10月5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

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
  • 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 32K (模型卡)
  • YaRN 扩展后 128K (模型卡)
  • 配置位置数 40K (config.json max_position_embeddings)
  • API 上下文 128K (厂商 API)
我的配置 GeForce RTX 4090 24 GB · 1008 GB/s · 内存 64 GB DDR5 双通道 · 89.6 GB/s
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
流畅 Q4_K_M (自动) 8K 上下文 179–269 tok/s单卡
权重KV 缓存运行开销可用上限
需要
≈ 18.9 GB (权重 17.3(官方文件) + 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官方30.3 GB≈ 32.5需放到内存 30–44 tok/s—
FP8官方30.2 GB≈ 32.5需放到内存 30–45 tok/s—
Q6_K官方23.4 GB≈ 25.3需放到内存 69–103 tok/s—
Q5_K_M官方20.2 GB≈ 22.0需放到内存 177–265 tok/s—
Q5_0官方19.6 GB≈ 21.4流畅 163–245 tok/s10K
Q4_K_M官方17.3 GB≈ 18.9流畅 179–269 tok/s37K
Q4_016.0 GB≈ 17.5流畅 189–284 tok/s128K
INT4 (AWQ / GPTQ)官方15.8 GB≈ 17.3流畅 191–287 tok/s128K
IQ4_XS15.1 GB≈ 16.6流畅 197–295 tok/s128K
Q3_K_M质量下降明显13.9 GB≈ 15.3流畅 208–313 tok/s128K
IQ3_XXS质量下降明显10.9 GB≈ 12.2流畅 244–366 tok/s128K
Q2_K质量下降明显10.7 GB≈ 11.9流畅 247–370 tok/s128K
IQ2_XXS质量下降明显7.3 GB≈ 8.6流畅 305–457 tok/s128K

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

llama.cpp
llama-server -hf Qwen/Qwen3-30B-A3B-GGUF:Q4_K_M -c 8192
Ollama
ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-GGUF:Q4_K_M
微调需要多少显存
全参≈ 457.1 GB你的配置放不下
LoRA≈ 59.2 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 18.4 GB你的配置放得下

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
  • Epoch Capabilities Index 134.3

    第 109 名,共 118 个上榜模型 · 置信区间 131.4–136.9

  • LMArena Text 1,327

    第 136 名,共 163 个上榜模型 · 置信区间 1,322–1,331 · 26,156 票

  • Epoch AI · GPQA Diamond 61.7%

    第 109 名,共 168 个上榜模型 · ±2.97

    其他版本:reasoning off 50.4%

  • Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 62.8%

    第 100 名,共 159 个上榜模型 · ±6.21

    其他版本:reasoning off 25.6%

  • Epoch AI, 'Capabilities & benchmarking'. Published online at epoch.ai. Retrieved from 'https://epoch.ai/benchmarks'. Licensed CC BY 4.0. · 许可 · 数据日期 2026年11月4日至5日
  • LMArena (Arena), leaderboard-dataset on Hugging Face, licensed CC BY 4.0 · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • EQ-Bench by Samuel J. Paech (eqbench.com; EQ-bench/EQ-bench-site on GitHub), MIT License. · 许可 · 数据日期 2026年10月28日
  • 我们做的改动
  1. Cloudflare Workers AI 上线报价 输入 $0.051 · 输出 $0.335
  2. 上下文窗口 256K → 131.07K
  3. 最大输出 8.19K → 16.38K

来源

Alibaba Qwen 官方政策:数据使用、隐私、条款 →

Alibaba Qwen · 中国 · qwen.ai

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