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Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is a 30.5B-parameter mixture-of-experts language model from Qwen, with 3.3B active parameters per inference. It operates in non-thinking mode and is designed for high-quality instruction following, multilingual understanding, and...
Context Window
262K tokens
Preço Input/1M
$0.08
Preço Output/1M
$0.29
Parâmetros
—
Velocidade
65 tok/s
Latência (TTFT)
1.3s
Max Output
262K tokens
Resultados do Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench Hard | 7.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 32.0 | 100.0 | — |
| SciCode | 26.0 | 100.0 | — |
| AA Coding Index | 13.3 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 71.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA-LCR | 0.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AIME 2025 | 22.0 | 100.0 | — |
| AA Math Index | 21.7 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 12.5 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 52.0 | 100.0 | — |
| IFBench | 32.0 | 100.0 | — |
| HLE | 5.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| Tau²-Bench | 22.0 | 100.0 | — |
O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 262K tokens, é adequado para processamento de documentos longos como contratos, livros e bases de código completas.
O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 é cobrado por uso, com preço de US$ 0.08/1M tokens de input e US$ 0.29/1M tokens de output. Para contextualizar: 1 milhão de tokens equivale a aproximadamente 750 mil palavras, ou cerca de 10 livros de tamanho médio. Com esse preço agressivo, é uma das opções mais econômicas do mercado, ideal para aplicações de alto volume como chatbots, análise de documentos em massa e automações.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar. Com o câmbio atual, o custo do Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 em reais fica em torno de R$ 0.49/1M tokens de input (estimativa com IOF incluso).
O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 foi avaliado em 13 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Agentic, Coding, Knowledge, Long Context, Math, overall, Reasoning, Tool Use. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: análise de documentos longos (contratos, processos jurídicos, bases de código), automação com tool calling (integração com APIs, banco de dados, sistemas externos), chatbots de alto volume e atendimento automatizado, geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 compete diretamente com modelos de nível similar. A Alibaba compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 is a 30.5B-parameter mixture-of-experts language model from Qwen, with 3.3B active parameters per inference. It operates in non-thinking mode and is designed for high-quality instruction following, multilingual understanding, and...
O Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 custa US$ 0.08/1M tokens de input e US$ 0.29/1M tokens de output. Para uso intensivo (ex.: chatbot de WhatsApp com 100k mensagens/mês), o custo pode variar de R$ 50 a R$ 5.000 dependendo do volume.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 obteve scores como: Terminal-Bench Hard: 7/100, LiveCodeBench: 32/100, SciCode: 26/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 29 de maio de 2026 • Ver metodologia →