Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
О Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct является частью последней серии Qwen3 от команды Qwen компании Alibaba. Это модель (MoE) с мешаниной экспертов с общим числом параметров в 30 миллиардов и активными параметрами в 3 миллиарда, что эффективно снижает затраты на Inference, сохраняя мощную производительность. Модель была обучена на высококачественных, мультиисточниковых и многоязычных данных, демонстрируя отличный результат в базовых возможностях, таких как многоязычный диалог, а также в коде и математике.
Исследуйте, как продвинутые мультимодальные и многоязычные возможности Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct могут решать сложные, реальные задачи.
Создание мультимодального контента
Создавайте и модернизируйте разнообразный контент — Text, изображения, Audio, Video — обеспечивая согласованность и стилистическое единство во всех форматах.
Пример использования:
"Из текстового брифинга модель создала сценарий для маркетингового Video, выбрала подходящие стоковые изображения и синтезировала естественно звучащий аудиокомментарий на трёх языках, значительно сократив производственное время."
Реально-временная многоязычная поддержка
Предоставляйте мгновенную, естественно звучащую помощь клиентам на нескольких языках и в разных режимах, включая голос, Chat и Video-анализ.
Пример использования:
"Клиент, говорящий на французском языке, показал неисправное устройство по Video-звонку; ИИ мгновенно понял проблему, предоставил устные инструкции по устранению неполадок на французском и продемонстрировал соответствующие схемы."
Продвинутый анализ медиа
Извлекайте глубокие, действенные инсайты из огромных архивов Audio и Video, определяя объекты, транскрибируя речь и обнаруживая сложные события.
Пример использования:
"Автоматически индексация часов охранных видео, идентификация конкретных моделей автомобилей, транскрипция разговоров в шумной среде и выявление необычных звуковых шаблонов, таких как разбитие стекла."
Интерактивное обучение и тренировка
Создавайте динамичные, персонализированные учебные материалы с мультимодальной обратной связью, решением проблем и адаптивной доставкой контента.
Пример использования:
"Студент-инженер загрузил рукописную схему цепи; ИИ устно объяснил недостатки дизайна, направил их на исправления и предоставил обратную связь по их исправленному рисунку в реальном времени."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Multimodal MoE
Калибровка
Нет
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
30B
Активированные параметры
3B
Мышление
Нет
Точность
ФП8
Контекст length
66K
Максимум Tokens
66K
Сравнить с другими Model
Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Выпуск: 5 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Выпуск: 11 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
$
0.29
/ Video
