Este modelo está obsoleto. Continuamos medindo seu desempenho, mas com menos frequência: a cada 18 horas em vez de a cada 6.

Alibaba lançou uma versão mais recente, Qwen3.5 35B A3B. Sugerimos considerá-la como alternativa.

Alibaba

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Open weights model

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Released julho de 2025

Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)

Name: Inteligência
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Experimente Benchmarks de provedores de API

InteligênciaUpdated

N/D

Artificial Analysis Intelligence Index

Desempenho

N/D

Tempo por tarefa do Intelligence Index (minutos)

Custo

Entrada -Saída -

N/D

Custo por tarefa do Intelligence Index

Verbosidade

N/D

Tokens de saída do Intelligence Index

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 262k tokens.

Raciocínio	Sim Esta página mostra a versão com raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante sem raciocínio.
Modalidade de entrada	Compatível com: texto
Modalidade de saída	Compatível com: texto
Janela de contexto	262k ~393 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12
Parâmetros totais	30.5B
Parâmetros ativos	3.3B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência
Licença	Apache 2.0
Pesos do modelo	Hugging Face

As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:

Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:

Muito pequeno: ≤4B parâmetros
Pequeno: 4B–40B parâmetros
Médio: 40B–150B parâmetros
Grande: >150B parâmetros

Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:

<$0.15 por 1M de tokens
$0.15–$1 por 1M de tokens
>$1 por 1M de tokens

Updated

Inteligência

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Tempo por tarefa

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

No publicly available API

Custo por tarefa

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

No publicly available API

InteligênciaUpdated

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 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 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: pesos abertos vs. proprietários

No publicly available API

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. custo por tarefa

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

Most attractive quadrant

Pareto line

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.

Avaliações

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

Ver mais

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

Elo do AA-Briefcase

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

O Openness Index avalia a abertura dos modelos em uma escala normalizada de 0 a 100 (quanto maior, mais aberto)

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

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

No publicly available API

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

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

No publicly available API

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).

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

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.

Janela de contexto

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

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).

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

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.

Perguntas frequentes

Perguntas comuns sobre o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) foi lançado em 30 de julho de 2025.

Alibaba criou o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning).

Sim, o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de raciocínio. Ele usa reflexão prolongada ou raciocínio em cadeia para resolver problemas complexos antes de fornecer uma resposta.

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) aceita entrada em texto.

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) permite saída em texto.

Não, o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.

Não, o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) tem uma janela de contexto de 262k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.

Sim, o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) tem 30,5 bilhões parâmetros (3,3 bilhões ativos).

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 30,5 bilhões parâmetros no total, mas apenas 3,3 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) foi lançado sob a licença Apache 2.0. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores

Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores

Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)

Resumo do modelo

InteligênciaUpdated

Desempenho

Custo

Verbosidade

Resumo da comparação

Especificações técnicas

144 modelos nesta classe

Inteligência

Tempo por tarefa

Custo por tarefa

InteligênciaUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. custo por tarefa

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Avaliações

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

Elo do AA-Briefcase

AA-Briefcase Elo

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: pontuação

Custo

Custo por tarefa do Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preços: acertos de cache, entrada e saída

Cache Hit

Janela de contexto

Janela de contexto

Context Window for RAG

Context Window

Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)

Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Perguntas frequentes

Quando o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) foi lançado?

Quem criou o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)?

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é um modelo de raciocínio?

Quais modalidades de entrada o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) aceita?

Quais modalidades de saída o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) aceita?

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) consegue processar imagens?

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é multimodal?

Qual é a janela de contexto do Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)?

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) é de código aberto?

Quantos parâmetros o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) tem?

Quais são os parâmetros ativos do Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)?

Qual é a licença do Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)?

O Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning) está disponível por API?

Onde posso usar o Qwen3 30B A3B 2507 (Reasoning)?