Fiche modèle
Qwen3-30B-A3B-Instruct (Jul 2025)
Alibaba · poids ouverts · sorti le 29/07/2025
Date de sortie, éditeur et accès : Epoch AI, CC BY 4.0. Fiche régénérée le 07/10/2026.
Taille
—
non publiée
Scores
Rang parmi les 274 modèles de l’indice ECI évalués par la même source. Un nom de benchmark mène à son explication.
| Benchmark | Score | Rang | Réglage | Source |
|---|---|---|---|---|
| Indice de capacités ECI (Epoch AI)Capacités générales | 137,4131,8–139,4 | 132 / 274 | Epoch AI, CC BY 4.0, non daté par la source, vu publié le 07/10/2026 | |
| LMArena texte, contrôle du styleConversation (préférence humaine) | 1 3831 378–1 388 | 90 / 166 | « qwen3-30b-a3b-instruct-2507 » | LMArena, CC BY 4.0, publié le 02/10/2026 |
| GPQA Diamond (Epoch AI)Sciences | 55,6 %50,0–61,3 | 126 / 186 | réglage « qwen3-30b-a3b-instruct-2507 » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 30/08/2026 |
| FrontierMath, niveaux 1 à 3 (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
| OTIS Mock AIME 2024-2025 (Epoch AI)Maths de concours | 62,2 %49,5–75,0 | 104 / 176 | réglage « qwen3-30b-a3b-instruct-2507 » | Epoch AI, CC BY 4.0, publié le 30/08/2026 |
| SimpleQA Verified (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
| SWE-bench Verified (Epoch AI) | non évalué par Epoch AI | |||
Sources : Epoch AI, « Capabilities & benchmarking », epoch.ai/benchmarks (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Prix par fournisseur d’API
| Fournisseur | Entrée $/M | Sortie $/M | Mélangé | Clé LiteLLM |
|---|---|---|---|---|
| Nebius | 0,10 $ | 0,30 $ | 0,15 $ | nebius/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 |
| Weights & Biases | 0,10 $ | 0,30 $ | 0,15 $ | wandb/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 |
| Fireworks AI | 0,50 $ | 0,50 $ | 0,50 $ | fireworks_ai/accounts/fireworks/models/qwen3-30b-a3b-instruct-2507 |
$ par million de jetons, tarif catalogue sans remise, sans cache ni traitement par lots. 3 offres rapprochées. Écart entre le moins cher (Nebius, 0,15 $) et le plus cher : × 3,3. Relevé du 07/10/2026 ; vérifier chez le fournisseur avant de choisir. Sources : Prix : LiteLLM (BerriAI), licence MIT, © 2023 Berri AI. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
L’héberger soi-même
- Accès aux poids
- poids libres (usage sans restriction) (Epoch AI, CC BY 4.0)
- Licence
- Apache 2.0 (carte du dépôt, déclaration de l’éditeur lue le 01/10/2026 ; lire la licence avant tout usage commercial)
- Poids
- huggingface.co/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 (dépôt rapproché par la table de correspondance, existence vérifiée auprès de Hugging Face le 01/10/2026)
Outils
- vLLM (serveur, cartes graphiques) :
vllm serve Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507sert le dépôt Hugging Face derrière une API compatible OpenAI. Le modèle doit être pris en charge par la version installée. - llama.cpp (ordinateur, processeur ou carte graphique) : lit les poids au format GGUF, souvent publiés en 4 bits par la communauté. Chercher une version GGUF (rien ne garantit qu’elle existe ni qu’elle est fidèle), puis
llama-server -hf <dépôt GGUF>. - Ollama (le plus simple sur un ordinateur) :
ollama run hf.co/<dépôt GGUF>lance une version GGUF publiée sur Hugging Face.
Commandes d’après la documentation de chaque outil (liens ci-dessus). Les tailles, l’accès et les liens viennent des sources citées ; de Hugging Face, Le Crible ne reprend que l’adresse du dépôt et l’identifiant de licence déclaré sur sa carte. Sources : Epoch AI, « Data on AI models », epoch.ai/data/ai-models (CC BY 4.0) ; LMArena, leaderboard-dataset (Hugging Face), CC BY 4.0. Données adaptées : pourcentages, arrondis, meilleur réglage retenu, prix mélangé, rangs et frontière calculés ici.
Évolution
Aucun changement de prix relevé depuis le début de nos relevés quotidiens.