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Arenaスコア1317チャット部門で有料モデルを含む417件中240位
サイズ30.5 B1トークンあたり3 Bがアクティブ（Mixture of Experts）
4ビットのダウンロード18 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト40Kトークン、モデル設定より
無料で使える場所
- 今すぐここで、アカウント不要：下で質問してみる（1日5回まで無料）
- ラボ公式のチャット：chat.qwen.ai（1日の利用制限つきで無料）
- 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
今すぐQwen3-30B-A3Bを試す
アカウントも支払いも不要です。1日あたり訪問者1人につき5回まで、短い回答です。Cloudflare Workers AI（@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8）で動いています。質問は保存しません。個人情報は書かないでください。
よく使われるハードウェアでの速度
| ハードウェア | GPUメモリ | 収まる？ | 速度 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | GPU＋64 GBのRAM | 33 tok/s |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | GPU＋64 GBのRAM | 33 tok/s |
| RTX 3090 | 24 GB | GPUに収まる | 103 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | GPUに収まる | 109 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | GPUに収まる | 156 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | GPUに収まる | 105 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | GPUに収まる | 100 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | GPUに収まる | 95 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 55 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | GPUに収まる | 36 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | GPUに収まる | 175 tok/s |
4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。
必要なGPUメモリ
| レベル | 8Kコンテキスト | 32Kコンテキスト | フル精度との品質比較 |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 17 GB | 19 GB | +6.9% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 20 GB | 22 GB | +1.8% 小さな劣化 |
| Q5_K_M | 23 GB | 26 GB | +0.6% ほぼ劣化なし |
| Q6_K | 26 GB | 29 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 34 GB | 36 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 62 GB | 65 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
重み＋コンテキストキャッシュ（モデルのアーキテクチャから算出）＋ランタイム。品質：フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。
チャットスコアの推移
130014001500
5月6月7月8月9月10月
Qwen3-30B-A3B 1317最高の有料モデル
Arenaスコア（2026年4月22日～2026年10月20日）。
チャットの似た無料モデル
- Granite 4.2 8B 1319 · 8.8 B
- Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 1320
- Olmo 3.1 32B Instruct 1311
- Llama 3.3 Nemotron Super 49B v1 1308
- Gemma 3n E4B IT 1306
- QwQ-32B 1329 · 32.8 B
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