約Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instructは、AlibabaのQwenチームの最新のQwen3シリーズのメンバーです。それは30億の総パラメータと3億のアクティブパラメータを持つ専門家のミックス (MoE) Modelであり、強力なパフォーマンスを維持しつつInferenceコストを効果的に削減します。このModelは、高品質で多元的かつ多言語のデータでトレーニングされており、多言語対話のような基本的な能力だけでなく、コードや数学においても優れた性能を発揮しています。
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instructの高度なMultimodalおよび多言語機能がどのようにして複雑な現実世界の問題を解決できるかを探索します。
Multimodalコンテンツ作成
さまざまなコンテンツ、すなわちText、画像、Audio、Videoを生成および洗練し、すべての形式で一貫性とブランドの一貫性を確保します。
ユースケース例：
"Textブリーフから、ModelはマーケティングVideoスクリプトを生成し、関連するストック画像を選択し、3つの言語で自然な音声を合成し、生産時間を大幅に短縮しました。"
リアルタイム多言語サポート
音声、Chat、Video分析を含む複数の言語とモダリティで即座に自然な顧客対応を提供します。
ユースケース例：
"フランス語を話す顧客がVideo通話で不良品を見せた際、AIは即座に問題を理解し、フランス語で口頭のトラブルシューティングステップを提供し、関連する図を表示しました。"
先進のメディア分析
膨大なAudioおよびVideoアーカイブから深く実行可能な洞察を抽出し、オブジェクトを識別し、音声を転記し、複雑なイベントを検出します。
ユースケース例：
"特定の車両Modelを識別し、騒がしい環境での会話を転記し、ガラスの破壊音のような異常音をフラグに立てながら、何時間ものセキュリティフッテージを自動的にインデックスしました。"
インタラクティブ学習とトレーニング
Multimodalフィードバック、問題解決、および適応的なコンテンツ配信を備えた動的でパーソナライズされた学習体験を作成します。
ユースケース例：
"工学の学生が手書きの回路図をアップロードした; AIは設計の欠陥を口頭で説明し、修正の指導を行い、改訂された図に対するリアルタイムのフィードバックを提供しました。"
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
Multimodal MoE
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
はい
合計パラメータ
30B
アクティブ化されたパラメータ
3B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
66K
Max Tokens
66K
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input：
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0.2
/ M Tokens
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Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Total Context:
262K
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262K
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1.5
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Instruct
Total Context:
262K
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262K
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Thinking
Total Context:
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262K
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Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Total Context:
262K
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262K
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Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Total Context:
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Total Context:
262K
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262K
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Total Context:
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Qwen
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