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Tier B — Producción
Se ejecuta en:FranceCreado en:China
OVH AI Endpoints (GRA)

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Tier B — Producción

Equipo editorial Tokonomix·Revisado por Mes Kalkan··
Sección 01

Análisis de velocidad

Latencia medida en todas las ejecuciones de benchmark. P50 (mediana) y P95 (percentil 95) dan una imagen realista de la velocidad de respuesta bajo carga normal y máxima.

Latencia P50 (mediana)Latencia P95101 runs
59791915780236403150007-0507-30ms
Sección 02

Puntuaciones de calidad

Resultados de evaluación de modelos juez en diversas categorías de tareas. Las puntuaciones reflejan coherencia, precisión y seguimiento de instrucciones.

88
Creativo
83
Factual
100
Multilingüe
75
Razonamiento
Sección 03

Historial de precios

Tarifas directas del proveedor por millón de tokens, más una estimación del coste de una conversación típica.

💰
Tarifas API — Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
$0.0700 por 1M de tokens de entrada
$0.2600 por 1M de tokens de salida
≈ <$0.0001 por conversación típica (800 tokens)
Precio entrada vs salida (por 1M de tokens)
por 1M de tokens de entrada$0.0700
por 1M de tokens de salida$0.2600

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$0.0700

input / 1M

— stable

$0.2600

output / 1M

— stable

2026-06-142026-06-282026-07-26
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Sección 04

Tokens por segundo

Rendimiento en tokens por segundo, derivado de la latencia P50 medida. Más alto es mejor; las fluctuaciones reflejan la carga del lado del proveedor.

Rendimiento (tokens / s)2222 / avg 1425
33348

Estimado a partir de latencia P50 × 200 tokens de salida — el número absoluto depende de esta suposición; lo que importa es la tendencia.

Sección 05

Capacidades

ownedBy: Qwen
Sección 06

Disponibilidad

Disponibilidad

Sin datos todavía

Aún no hemos registrado suficientes llamadas a la API para mostrar estadísticas de disponibilidad de este modelo. Los datos aparecen una vez que el modelo comienza a recibir tráfico en vivo.

Sección 07

Veredictos del benchmark Tokonomix

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-592/100 · 47 runs
41 correct2 partial4 wrong87% accuracy
2026-07-26

Quality drops 9.8 points to 86.5 as category mix shifts from coding

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct experienced a notable quality decline this window, falling from 96.3 to 86.5 overall. The most significant change is a shift in tested categories, with coding tests absent from the current window while new categories emerged. Multilingual performance remains the model's strongest area, maintaining exceptional scores at 100 compared to 99 previously. Creative work held relatively steady, moving from 90 to 88. However, the newly tested reasoning category scored 75, and factual performance came in at 83, both pulling the overall average down. The absence of coding tests is particularly notable given this model's specialized positioning and its perfect 100 coding score in the previous window. On the positive side, latency improved by 16 percent, dropping from 4655ms to 3913ms at median, making the model more responsive for interactive use cases. With only 5 test runs in each window, these results should be considered preliminary. Users should note that while the model continues to excel at multilingual tasks and maintains decent creative capabilities, the current test mix suggests more variability in reasoning and factual domains than previously observed.

Quality

86.5

Latency p50

3,913 ms

Test runs

5

Quality dropped 9.8 points Latency improved 16% Multilingual maintains perfect score No coding tests this window
Última prueba automática
30 jul 2026 · 08:05 UTC · Benchmark de velocidad
Latencia P50
90 ms
Latencia P95
103 ms
Errores
0 / 6 ejecuciones
Última revisión por Equipo Tokonomix·30 de julio de 2026