Der Preis für Qwen3 Coder 30B A3B Instruct beträgt $0.19 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas teuer; Median: $0.13) und $0.77 pro 1 Mio. Ausgabetokens (teuer; Median: $0.25).

Reasoning	Nein
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	262k ~393 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	30.5B
Aktive Parameter	3.3B Anzahl der pro Token während der Inferenz aktiven Parameter
Lizenz	Apache 2.0
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode-AA 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Leistung

Gemessen an der Zeit pro Aufgabe (Minuten), der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde), der Zeit bis zum ersten Antworttoken und der Zeit bis zum ersten Token (Sekunden)

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Weitere Details

								Gewichte
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct	Alibaba	-	30.5B 3.3B während der Inferenz aktiv	262k	$0.25	-	180	🤗

Weitere Veröffentlichungen von Alibaba

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct wurde am 31. Juli 2025 veröffentlicht.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct wurde von Alibaba entwickelt.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct hat eine Zeit bis zum ersten Antworttoken von 8.20 s (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist am oberen Ende im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 2.68 s).

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct kostet $0.19 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas höher als der Durchschnitt; Median: $0.13) und $0.77 pro 1 Mio. Ausgabetokens (am oberen Ende; Median: $0.25). Die Angaben basieren auf dem Median aller Anbieter, die das Modell bereitstellen.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct kostet $0.19 pro 1 Mio. Eingabetokens und $0.77 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.25 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Nein, Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct unterstützt Text als Eingabe.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Qwen3 Coder 30B A3B Instruct unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct hat ein Kontextfenster von 262k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Qwen3 Coder 30B A3B Instruct hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct hat 30.5B Parameter (3.3B aktiv).

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ist ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit insgesamt 30.5B Parametern, von denen während der Inferenz jedoch nur 3.3B aktiv sind.

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct wird unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

Ja, Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ist über 2 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ist über 2 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Qwen3 Coder 30B A3B Instruct: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

Intelligenz

Leistung

Kosten

Ausführlichkeit

Technische Spezifikationen

75 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Zeit pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Leistung

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Ausgabegeschwindigkeit

End-to-End Output Speed

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Weitere Details

Weitere Veröffentlichungen von Alibaba

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Qwen3 Coder 30B A3B Instruct veröffentlicht?

Wer hat Qwen3 Coder 30B A3B Instruct entwickelt?

Wie hoch ist die Latenz von Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Wie viel kostet Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Ist Qwen3 Coder 30B A3B Instruct ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Kann Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Bilder verarbeiten?

Ist Qwen3 Coder 30B A3B Instruct multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Hat Qwen3 Coder 30B A3B Instruct offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Was sind die aktiven Parameter von Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Unter welcher Lizenz steht Qwen3 Coder 30B A3B Instruct?

Ist Qwen3 Coder 30B A3B Instruct über eine API verfügbar?

Wo kann ich Qwen3 Coder 30B A3B Instruct verwenden?