Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Scores de qualité
Résultats d'évaluation issus des notations du modèle juge sur diverses catégories de tâches. Les scores reflètent la cohérence, la précision et le suivi des instructions.
Historique des tarifs
Tarifs directs du fournisseur par million de tokens, plus une estimation du coût d'une conversation typique.
Pricing over time
Input & output per 1M tokens · step-line = price changes
$0.0700
input / 1M
— stable
$0.2600
output / 1M
— stable
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
Pas encore de données
Nous n'avons pas encore enregistré suffisamment d'appels API pour afficher les statistiques de disponibilité de ce modèle. Les données apparaîtront dès que le modèle reçoit du trafic en direct.
Verdicts benchmark Tokonomix
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
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
par OVH AI Endpoints (GRA)
- Fenêtre de contexte
- — tokens
- Prix d'entrée
- $0.0700 / 1M
- Prix de sortie
- $0.2600 / 1M
- Tier
- Tier B — Production
- Modalité
- Texte
- Type d'API
- REST · streaming
- Exécutions benchmark
- 301
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