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Qwen3 30B A3B Instruct 2507OPEN
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 (Alibaba): precios de API en vivo, ventana de contexto y las mejores alternativas de código abierto, rastreadas diariamente por OpenSourceAI.tech.
Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Qwen3 30B A3B Instruct 2507, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.
Con el mismo presupuesto, Qwen3 30B A3B Instruct 2507 ofrece 4.3 veces más capacidad. Los pesos abiertos también significan que puedes autoalojarlo y no pagar nada por token.
Acerca de este modelo
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 es un modelo de IA de peso abierto de Alibaba. Puedes descargarlo y alojarlo tú mismo de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de API alojadas, rastreados por hora, para cuando prefieras la comodidad sobre el autoalojamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Qwen3 30B A3B Instruct 2507 es un modelo de lenguaje de IA de Alibaba. Es de pesos abiertos: puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 9.1 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Qwen3 30B A3B Instruct 2507 gratis?
Los pesos son gratuitos y abiertos — puedes autoalojar Qwen3 30B A3B Instruct 2507 y no pagar nada por token. Si prefieres una API alojada, los precios son $0.05 por millón de tokens de entrada y $0.19 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 65.9%, MMLU-Pro 77.7%, Humanity's Last Exam 6.8%, Long Context Reasoning 22.7%, LiveCodeBench 51.5%, SciCode 30.4%, MATH-500 97.5%, AIME 72.7%, AIME 2025 66.3%, IFBench 33.1%, τ²-Bench 10.2%, Terminal-Bench Hard 6.1%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.
¿Puedo autoalojar Qwen3 30B A3B Instruct 2507?
Sí. Qwen3 30B A3B Instruct 2507 tiene pesos abiertos, así que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.
Alternativas de código abierto
Dependiendo de tu carga de trabajo, un modelo de peso abierto que puedes alojar tú mismo puede reducir costos drásticamente o eliminar por completo la fijación de precios por token. Nuestras páginas de comparación ponen este modelo lado a lado con los competidores de código abierto más fuertes.