Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
О Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking
Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking является ядром компонента "Thinker" в архитектуре "Thinker-Talker" омни-модальной модели Qwen3-Omni. Он специально разработан для обработки мультимодальных входных данных, включая Text, Audio, Image и Video, и выполнения сложных цепочек мыслительных рассуждений. Будучи разумом системы, эта Model объединяет все Inputs в общее представительное пространство для понимания и анализа, но его Output – только Text. Этот дизайн позволяет ему превосходно решать сложные задачи, требующие глубокого раздумья и межмодального понимания, такие как математические задачи, представленные в изображениях, что делает его ключевым для мощных когнитивных способностей всей архитектуры Qwen3-Omni.
Узнайте, как продвинутое мультимодальное мышление Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking решает сложные реальные задачи в различных типах данных.
Мультимодальное научное открытие
Ускорьте исследования, анализируя сложные мультимодальные данные (Image, Video, Text, Audio), создавая доказательства и составляя статьи с глубоким, пошаговым мышлением.
Пример использования:
"Проанализированы микроскопические изобразы, экспериментальные видеозаписи и научные статьи для выявления новых взаимодействий белков, предоставляя подробное текстовое объяснение полученных данных и потенциальных гипотез."
Продвинутый анализ и отладка кода
Анализируйте кодовые базы, архитектурные диаграммы (Image) и обсуждения разработчиков (Audio/Text) для выявления тонких логических ошибок и предложений по оптимизации с глубоким алгоритмическим пониманием.
Пример использования:
"Отладка сложной распределенной системы на Go, анализируя файлы журналов, визуализацию сетевого трафика (Image) и отчеты об инцидентах, выявляя состояние гонки и предлагая надежное исправление."
Кросс-модальные финансовые инсайты
Выполняйте многошаговый количественный анализ финансовых отчетов, рыночных графиков (Image), стенограмм звонков по доходам (Text/Audio), выводя причинно-следственные связи и создавая стратегические рекомендации.
Пример использования:
"Обработан годовой отчет компании, графики производительности акций и аудио звонок генерального директора, чтобы создать комплексную оценку рисков и стратегию роста, выделяющие ключевые тенденции и реакции рынка."
Мультимодальное соответствие и аудит
Аудит сложных систем, таких как юридические документы, инженерные чертежи (Image) и оперативные процедуры (Video/Text), анализируя логические зависимости, выявляя несоответствия и отмечая проблемы.
Пример использования:
"Проведен аудит протоколов безопасности на производственном заводе путем изучения письменных процедур, видеозаписей с камер безопасности (Video) и отчетов об инцидентах, выявление критического дефекта процесса и рекомендация пересмотренного рабочего процесса для соответствия."
Продвинутое мультимодальное решение проблем
Решайте сложные проблемы, представленные через различные модальности, такие как математические уравнения на изображениях, логические головоломки в видео, или концептуальные вопросы, сочетающие Audio и Text, предоставляя подробные пошаговые текстовые решения.
Пример использования:
"Решена сложная геометрическая задача путем интерпретации диаграммы (Image) с встроенными текстовыми ярлыками, извлечение соответствующих числовых данных из сопровождающего аудиоописания и вывод полного вывода."
Метаданные
Спецификация
Государство
Deprecated
Архитектура
Multimodal MoE
Калибровка
Нет
Смешение экспертов
Да
Общее количество параметров
30B
Активированные параметры
30B
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
