Qwen 3 VL 30B A3B
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Alibaba
Qwen 3 VL 30B A3B ist die kompaktere offene Vision-Language-Konfiguration der Qwen3-VL-Reihe. Der Vision Encoder verarbeitet Text, Bilder und Videos, während das sparse MoE 3,3 Milliarden von 30,5 Milliarden Parametern aktiviert. Der Instruct-Checkpoint läuft ohne Thinking-Modus.
Das native Fenster umfasst 262.144 Token. Qwen nennt räumliche Wahrnehmung und Videodynamik als zentrale Merkmale. Die Gewichte stehen unter Apache-2.0 und erzeugen Text statt Bilder oder Videos. Gegenüber Qwen 3 VL 235B A22B handelt es sich um eine kleinere Gewichtsvariante, nicht um einen bloßen API-Alias.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 30,5 Mrd.Quelle |
| Aktive Parameter | 3,3 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Modell-Repository | Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-InstructQuelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Architektur | vision encoder + MLP vision-language merger + Qwen3 language model; dense or MoEQuelle |
| Eingabe | Text, Bild, VideoQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | instruct/non-thinkingQuelle |
| Werkzeugaufrufe | JaQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | JaQuelle |
| Natives Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 262.144 TokenQuelle |
| Sprachen | 39 languages testedQuelle |
| Repository erstellt | 2025-09-30 (Repository creation date is a precise publication proxy, but may differ from the public announcement date or an individual checkpoint's first availability.)Quelle |
Benchmark-Metaanalyse
Diese Gradually-Indizes ordnen ausgewählte veröffentlichte Messwerte auf einer Skala von 0 bis 100 ein. Sie sind keine Prozentgenauigkeit und keine Garantie für ein Ergebnis in deiner Anwendung.
Noch nicht genug unabhängige Werte für einen Score
vorläufig
Methodenfassung: benchmark-meta-score-v3
Es zählen aktive Messwerte aus geprüften Primärquellen, wenn mindestens fünf Modelle im selben dokumentierten Vergleichsschnitt aus Datensatz, Harness, Agent, Werkzeugen und Versuchsanzahl verglichen werden. Pro Benchmark-Reihe und Auswerter zählt ein gemeinsamer Setup-Schnitt aus dem neuesten Abruf. Bei mehreren ausdrücklich erfassten Reasoning-Stufen derselben Quelle und Testreihe zählt die höchste dokumentierte Stufe (none bis max), nicht der höchste Ergebniswert. Die ausdrückliche Quellenangabe „Non-reasoning“ entspricht none. Unbekannte oder mehrdeutige Stufen führen zum Ausschluss des Modells aus der betreffenden Reihe. Innerhalb jeder Reihe werden Prozentwerte und Quoten logit-transformiert, andere Einheiten bleiben unverändert, und anschließend werden alle Werte standardisiert. Ein Ein-Faktor-Modell schätzt daraus eine gemeinsame Leistungsstärke je Modell und je Reihe, wie deutlich sie zwischen den Modellen trennt. Bereichswerte weichen davon nur so weit ab, wie die eigenen Ergebnisse im Bereich es belegen. Der Gesamtwert gewichtet die Kernbereiche mit 75 % und Finanzen, Recht und Gesundheit mit 25 %. Er erfordert mindestens acht Testreihen aus zwei Quellen und drei Bereichen. Die Skala von 0 bis 100 bezieht sich auf eine feste Referenzgruppe aus 29 Sprachmodellen, deren Durchschnitt bei 50 liegt.
Veröffentlichte modellabhängige Parameter können abweichen. Das ist kein kontrolliertes Experiment; solche Vergleiche werden als vorläufig gekennzeichnet.
Nicht gemessene Reihen werden nicht als Nullwert eingesetzt. Fehlen einem Modell eigene Werte in einem Kernbereich, steht dort seine Gesamtstärke, und der Hinweis „geschätzt, ohne eigene Werte in …“ nennt den Bereich. Weniger Testreihen führen zu einem größeren Standardfehler.
Das 95-%-Intervall folgt aus dem Standardfehler von 200 Neuberechnungen mit zufällig neu gezogenen Testfamilien. Es beschreibt, wie genau die erfassten Testreihen den Wert festlegen. Es ist keine Prognose für künftige Aufgaben oder spätere Neuberechnungen mit anderen Teilnehmern.
Die Quellenzahl ist keine Anzahl unabhängiger Experimente.
OECD-Handbuch zu zusammengesetzten IndikatorenAlle 0 Testfamilien und 0 von 0 Rohmesswerten sind hier aufgeführt. Die vollständige Rechnung für alle Modelle enthält der JSON-Export.
Jeder Auswerter misst andere Fähigkeiten unter eigenen Bedingungen. Testreihen, Gesamtindizes und ihre Komponenten bleiben getrennt. Die Ergebnisse darunter behalten ihre Skalen, Konfigurationen und Quelldaten.
| Auswerter | Testreihen | Gesamtindizes | Erfasste aktive Messwerte |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | 1 | 1 | 8 |
Die Abdeckung ist keine Qualitätsrangliste. Überschneidende Tests und mehrere Einstellungen zählen nicht als unabhängige Versuche. Herstellerangaben, historische und strittige Ergebnisse bleiben außerhalb dieser Übersicht und sind in den Detailbelegen gekennzeichnet.
Bei 6 Messwerten dieser Quellen ist die Zuordnung zu einer Testreihe noch offen. Sie erhöhen die Zahl der Testreihen nicht.
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Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
API-Anfrage fehlgeschlagen. Das Modell wurde nicht bewertet.
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 3 VL 30B A3B

Reasoning (angefragt): nicht vorgegeben
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)35,1 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Alibaba. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| Weitere Quelle | Qwen3-VL Technical Report (abgerufen 8. September 2026) · Qwen3-VL Technical Report · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Ollama: kumulierte Downloads für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Replicate: kumulierte Ausführungen für den Beliebtheitsindex |
| Weitere Quelle | Google Trending Now: begrenzte Feed-Auswahl für Deutschland und USA |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |