Geschwindigkeitsanalyse
Latenz über alle Benchmark-Läufe gemessen. P50 (Median) und P95 (95. Perzentil) zeigen ein realistisches Bild der Antwortgeschwindigkeit bei normaler und Spitzenlast.
Qualitätswerte
Wie sich dieses Modell je Prompt-Kategorie zum übrigen Feld verhält, aus einem paarweisen Fit über dieselben Prompts. Die rohe Jury-Wertung steht unter jeder Zahl.
Gewinnrate je Kategorie: wie oft dieses Modell ein durchschnittliches Modell bei einem Prompt dieser Kategorie schlägt. 50% ist der Durchschnitt, keine schlechte Note. Es ist kein Prozentsatz richtiger Antworten.
Preise
Was Sie pro Million Tokens zahlen, wenn Sie dieses Modell über Tokonomix nutzen, plus eine Schätzung für ein typisches Gespräch.
Tokens pro Sekunde
Durchsatz in Tokens pro Sekunde, abgeleitet aus gemessener P50-Latenz. Höhere Werte sind besser; Schwankungen spiegeln die Provider-seitige Last wider.
Geschätzt aus P50-Latenz × 200 Output-Tokens — die absolute Zahl hängt von dieser Annahme ab; entscheidend ist der Trend.
Fähigkeiten
Verfügbarkeit
Verfügbarkeit
Noch keine Messdaten
Es wurden noch nicht genug API-Aufrufe aufgezeichnet, um Verfügbarkeitsstatistiken für dieses Modell anzuzeigen. Daten erscheinen, sobald das Modell Live-Traffic erhält.
Tokonomix-Benchmark-Urteile
Quality falls 9.5 points to 75.2 with near-doubled latency
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct demonstrates significant performance degradation in this benchmark window. Overall quality dropped from 84.7 to 75.2, representing a 9.5 point decline that follows a previous 6.5 point decrease. This marks a concerning downward trend across consecutive windows. Latency deteriorated substantially, with p50 response times increasing 93% from 2009ms to 3886ms, nearly doubling the wait time for users. Category performance shows mixed results with sharp variations. Reasoning achieved a perfect 100 score, indicating strong logical capabilities. However, coding performance plummeted from 94 to 69, a 25 point drop that undermines the model's core positioning as a coding specialist. Factual accuracy scored 57, though this represents a new category without direct comparison. The previous window's multilingual and creative categories were not tested in the current period. The combination of declining quality metrics and significantly increased latency suggests potential infrastructure or model configuration issues. Users should expect notably slower responses and reduced coding performance compared to the previous benchmark period. The perfect reasoning score provides limited consolation given the substantial regression in the model's primary coding capabilities.
Qualität
75.2
Latenz p50
3,886 ms
Testläufe
5
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
von OVH AI Endpoints (GRA)
- Kontextfenster
- — tokens
- Eingabepreis
- $0.1900 / 1M
- Ausgabepreis
- $0.6800 / 1M
- Tier
- Tier B — Produktion
- Modalität
- Text
- API-Typ
- REST · Streaming
- Benchmark-Läufe
- 522
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