Source: https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/ Language: ms # Qwen3 30B A3B FP8 [Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/facts.json) ## [Qwen3 30B A3B FP8](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/) Qwen3-30B-A3B-FP8 ialah model teks campuran pakar Qwen yang dikuantumkan dengan FP8, dengan mod pemikiran dan jawapan langsung boleh dipilih. Gunakannya untuk penaakulan matematik, pengekodan, penulisan berbilang bahasa dan aliran kerja berbantukan alat, sambil mengekalkan edisi FP8 tepat serta konfigurasi konteksnya. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/qwen-qwen3-30b-a3b-fp8/#method-1) Tentang model Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih. Keupayaan Qwen3 Qwen3-30B-A3B-FP8 membawa model penjanaan teks hibrid Qwen ke dalam titik semak FP8 butiran halus. Model menerima perbualan teks dan menghasilkan teks: penerangan, kod, terjemahan, penulisan kreatif dan jawapan berbilang giliran. Keluarga Qwen3 menyokong 119 bahasa dan dialek, termasuk arahan berbilang bahasa. Dua mod respons membolehkan aliran kerja memperuntukkan penaakulan jelas untuk matematik, pengaturcaraan dan masalah logik, kemudian menggunakan jawapan langsung untuk penulisan semula atau dialog mudah. Liputan bahasa tidak bermaksud kebolehpercayaan sama bagi setiap bahasa atau bidang khusus. Gambaran model Model mempunyai 30.5 bilion parameter keseluruhan dan mengaktifkan 3.3 bilion bagi satu token. Seni bina campuran pakarnya menggunakan 128 pakar, memilih lapan bagi setiap token, merentasi 48 lapisan. Ini ialah angka seni bina model; bilangan aktif yang lebih kecil tidak bermaksud keseluruhan titik semak mengandungi 3.3 bilion parameter sahaja. Ini ialah edisi FP8 Qwen3-30B-A3B, berbeza daripada titik semak ketepatan berangkanya yang asal dan keluaran Thinking-2507 serta Instruct-2507 kemudian. Menggunakan antara muka teks Sediakan tugas, teks sumber berkaitan dan format jawapan yang dijangka bersama. Untuk permintaan penyahpepijatan, berikan fungsi gagal, ralat yang diperhatikan, tingkah laku yang dimaksudkan dan input minimum, kemudian minta penerangan diikuti patch serta semakan yang dicadangkan. Untuk penyuntingan berbilang bahasa, nyatakan bahasa sasaran, khalayak dan istilah yang mesti kekal tidak berubah. Minta artifak akhir padat apabila penerangan panjang akan mengaburkan hasil. Ini ialah cara praktikal menggunakan keupayaan teks dan pengekodan yang didokumenkan, bukan jaminan bahawa kod yang dijana telah dilaksanakan. Edisi FP8 Qwen menentukan pengkuantuman FP8 butiran halus dengan blok pemberat 128 × 128. Konfigurasi titik semak mengekalkan komponen terpilih di luar penukaran dan menggunakan pengkuantuman dinamik bagi pengaktifan. FP8 menerangkan perwakilan berangka, bukannya mod perbualan baharu atau masa respons yang dijanjikan. Keserasian penting: kad Qwen merekodkan peringatan inferens teragih berbilang peranti bagi kaedah pengkuantuman ini. Oleh itu, titik semak yang dikuantumkan sepatutnya mengekalkan nama edisi yang tepat, bukannya secara senyap mewarisi dakwaan tentang binaan lain. Mod pemikiran dan jawapan langsung Templat sembang pembuat mengaktifkan pemikiran secara lalai. Dalam mod itu, blok penaakulan mendahului jawapan akhir. Tetapan keras enable\_thinking=False menyekat blok. Dengan pemikiran aktif, /think dan /no\_think memberikan panduan pada peringkat giliran mengikut arahan terkini; blok penaakulan kosong masih boleh muncul dengan suis tutup lembut. Penanda prom itu tidak boleh mengatasi tetapan tutup keras. Ini ialah kawalan pembuat yang didokumenkan; sama ada aplikasi mendedahkannya bergantung pada antara mukanya. Penggunaan ejen Qwen mendokumenkan panggilan alat dalam kedua-dua mod dan mengesyorkan Qwen-Agent untuk templat serta penghuraian yang diperlukan. Berikan ejen penerangan alat jelas, input yang dibenarkan dan hasil khusus, seperti menyemak data yang dibekalkan sebelum merangka laporan. Model boleh mengambil bahagian dalam aliran kerja alat; carian, pelaksanaan kod dan tindakan luaran datang daripada alat yang disambungkan oleh aplikasi. Keupayaan alat sahaja tidak memberikan model akses kepada fail atau maklumat semasa. Teks panjang Qwen menerangkan konteks asal 32,768 token dan mengesahkan peluasan kepada 131,072 dengan YaRN. Input, sejarah perbualan, penaakulan dan jawapan bersaing untuk ruang konteks. Konfigurasi kedudukan yang dihantar ialah 40,960; Qwen menerangkannya sebagai peruntukan untuk prom biasa dan penjanaan lanjutan, bukannya pengganti konteks asal yang dinyatakan. YaRN statik boleh menurunkan kualiti input lebih pendek, maka peluasan bersyarat pada konfigurasi dan keperluan. Untuk kerja dokumen, labelkan bahagian dan minta jawapan mengenal pasti petikan yang menyokong setiap kesimpulan. Penjanaan dan keterbatasan Qwen mengesyorkan temperature 0.6, top\_p 0.95, top\_k 20 dan min\_p 0 untuk pemikiran, serta 0.7, 0.8, 20 dan 0 untuk jawapan langsung. Penyahkodan tamak boleh menghasilkan penaakulan merosot atau teks berulang. Panduannya mengesyorkan bajet penjanaan 32,768 token untuk kebanyakan pertanyaan dan 38,912 untuk masalah luar biasa kompleks; ini cadangan, bukannya had keras output yang ditetapkan berasingan. Presence penalty lebih besar boleh mengurangkan pengulangan tetapi mungkin mencampurkan bahasa atau menurunkan kualiti. Kekalkan jawapan akhir sahaja dalam sejarah perbualan. Nyatakan skema jawapan yang diperlukan secara jelas, dan semak hasil matematik, kesimpulan fakta serta patch yang dijana terhadap bukti yang dibekalkan sebelum menggunakannya. Tugas praktikal ### Tugas praktikal Contoh teknikal dalam bahasa Inggeris ``` Edit a multilingual service message Translate into German for an office administrator: “The Atlas Link update is available, but installing it will restart the device. Save your work before starting.” Keep Atlas Link unchanged, preserve the restart warning and use a polite, concise tone. Return only the translated notice without adding a duration or maintenance window. ``` #### Hasil yang dijangka ``` A concise German notice retaining the product name, restart warning and save-work instruction. ``` #### Semak hasil ``` Check that the translation keeps the restart as a consequence of installation and does not add an unprovided downtime estimate. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` ### Pengenalan Qwen3-30B-A3B-FP8 ialah model teks campuran pakar Qwen yang dikuantumkan dengan FP8, dengan mod pemikiran dan jawapan langsung boleh dipilih. Gunakannya untuk penaakulan matematik, pengekodan, penulisan berbilang bahasa dan aliran kerja berbantukan alat, sambil mengekalkan edisi FP8 tepat serta konfigurasi konteksnya. Input yang diterima Teks Hasil Teks ### Tersedia di Ailoot · input & kaedah **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Input `text` Output `text` Format output json atau SSE | Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai | | --- | --- | --- | --- | --- | | Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 | Lalai— | | Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Item minimum: 1 | Lalai— | | Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Contoh: system, user, assistant, tool, function Syarat: Peranan ini diwakili secara eksplisit oleh jenis keserasian dalam kod sumber; set peranan model yang tepat kekal khusus untuk setiap model. Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`messages[].content` | Jenis`string\|content_part[]\|null` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].tool_calls` | Jenis`tool_call[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].tool_call_id` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: role=tool; gunakan ID sebenar yang dipulangkan | Lalai— | | Medan`messages[].name` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].reasoning_content` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Terpakai apabila: Hantar semula penaakulan sebenar yang dipulangkan apabila model ini menggunakannya | Lalai— | | Medan`messages[].reasoning_details` | Jenis`object\|array` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`max_completion_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse | | Medan`stream_options.include_usage` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`temperature` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`top_p` | Jenis`number` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`stop` | Jenis`string\|string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools` | Jenis`function_tool[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools[].type` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had function Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`tools[].function.name` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Terpakai apabila: alat fungsi dibekalkan | Lalai— | | Medan`tools[].function.description` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`tools[].function.parameters` | Jenis`JSON_schema` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`tool_choice` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`parallel_tool_calls` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`response_format` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`reasoning_effort` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`reasoning` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`service_tier` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`instructions` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Medan keserasian | Lalai— | | Medan`functions` | Jenis`function[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`function_call` | Jenis`string\|object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`prompt_cache_options` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Bergantung pada model | Lalai— | | Medan`modalities` | Jenis`string[]` | KeperluanPilihan | Nilai & had text | Lalai— | | Medan`provider` | Jenis`object` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: provider.options ditolak pada laluan teks Ultra ini | Lalai— | | Medan`cache_control.ttl` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had Syarat: 1h ditolak pada lokasi cache prompt yang digunakan | Lalai— | Gabungan bahan input **Teks** · Teks UTF8 `messages[].content` Parameter kaedah dan kitar hayat | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`messages` | Kontraktatasusunan mesej dengan struktur role/content | | Parameter`file_material` | Kontrakdokumen UTF-8 sebenar dimasukkan sebagai teks literal; ID fail tidak diandaikan | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Kontrakkhusus model; alat fungsi pengguna berbeza daripada alat yang dihoskan | | Parameter`output_modalities` | Kontraktext | | Parameter`hosted_operations` | Kontrakfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Kontraknull | Kitar hayat: `synchronous_or_streamed` Hantar ID model yang tepat bersama messages. Panjang konteks bukan had output. Fail teks boleh membekalkan teks literal; input imej/audio/objek fail memerlukan pengikatan tepat. ### Pelan harga Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih. Mod pantas Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih Mod flex Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih Usaha penaakulan maksimum Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default #### Kadar Ailoot #### Harga mengikut konfigurasi | Konfigurasi | Jadual kadar | Caj | | --- | --- | --- | | KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.001** / 1K token Input · Bacaan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPenstriman Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-30b-a3b-fp8", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-30b-a3b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-30b-a3b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan. Kekalkan setiap pilihan jawapan bersama kandungan, panggilan alat dan penaakulannya. Dalam SSE, gabungkan delta mengikut indeks pilihan jawapan/alat dan kekalkan sebab penamatan akhir serta data penggunaan. ##### Jika respons asal perlu disemak Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan. Medan respons | Medan | Jenis | | --- | --- | | Medan`choices[].index` | Jenisinteger | | Medan`choices[].message.content` | Jenisstring\|null | | Medan`choices[].message.tool_calls` | Jenistool\_call\[\] | | Medan`choices[].message.reasoning_content` | Jenisstring | | Medan`choices[].message.reasoning_details` | Jenisobject\|array | | Medan`choices[].finish_reason` | Jenisstring\|null | | Medan`usage` | Jenisobject | Ralat dan langkah seterusnya | Respons | Syarat | Langkah seterusnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) #### Alias laluan kaedah Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas. #### ID pemanggil berkaitan [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8` ### Pengenalan Qwen3-30B-A3B-FP8 ialah model teks campuran pakar Qwen yang dikuantumkan dengan FP8, dengan mod pemikiran dan jawapan langsung boleh dipilih. Gunakannya untuk penaakulan matematik, pengekodan, penulisan berbilang bahasa dan aliran kerja berbantukan alat, sambil mengekalkan edisi FP8 tepat serta konfigurasi konteksnya. Input yang diterima Teks Hasil json · sse ### Tersedia di Ailoot · input & kaedah **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Input `text` Output `json`, `sse` Format output JSON atau SSE | Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai | | --- | --- | --- | --- | --- | | Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 | Lalai— | | Medan`messages` | Jenis`message[]` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`messages[].role` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had user, assistant | Lalai— | | Medan`messages[].content` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`max_tokens` | Jenis`integer` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalaifalse | Gabungan bahan input **Teks** · Teks UTF-8 `rentetan messages[].content` Parameter kaedah dan kitar hayat | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Kontrakstream | | Parameter`material_types` | Kontraktext | | Parameter`text_file_material` | KontrakBaca dokumen UTF-8 sebenar dan letakkan teksnya dalam rentetan input atau kandungan mesej yang ditunjukkan. | Kitar hayat: `synchronous_or_streamed` ### Pelan harga Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih. Mod pantas Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih Mod flex Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih Usaha penaakulan maksimum Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default #### Kadar Ailoot #### Harga mengikut konfigurasi | Konfigurasi | Jadual kadar | Caj | | --- | --- | --- | | KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Caj Input · Token input **$0.0002** / 1K token Output · Token output **$0.001** / 1K token Input · Bacaan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache **$0** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam **—** / 1K token | Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Badan JSON minimum yang lengkapcurl · gunakan dokumen UTF-8 andaPython · simpan hasil lengkap ```json { "model": "qwen/qwen3-30b-a3b-fp8", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-30b-a3b-fp8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-30b-a3b-fp8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON atau SSE ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap respons lengkap, fail dan bahagian kandungan yang dikembalikan. Kekalkan semua blok kandungan, tandatangan penaakulan dan ID penggunaan alat sebenar. Gabungkan semua delta blok SSE; blok teks pertama bukan keseluruhan output. ##### Jika respons asal perlu disemak Kekalkan ID permintaan/respons dan pengepala. Tiada URL umum bagi pengambilan tugas teks dibekalkan. Medan respons | Medan | Jenis | | --- | --- | | Medan`id` | Jenisstring | | Medan`model` | Jenisstring | | Medan`content[]` | Jenistext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Medan`stop_reason` | Jenisstring\|null | | Medan`usage` | Jenisobject | Ralat dan langkah seterusnya | Respons | Syarat | Langkah seterusnya | | --- | --- | --- | | Respons400 · `invalid_request_error` | SyaratMedan wajib, perwakilan bahan atau nilai parameter tidak sah | Langkah seterusnyaBetulkan medan yang ditunjukkan sebelum permintaan penciptaan baharu. | ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) #### Alias laluan kaedah Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas. #### ID pemanggil berkaitan [`qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-30b-a3b-fp8&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-30b-a3b-fp8 Apakah input dan hasil yang tersedia? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `text` → `json`, `sse` Apakah medan yang digunakan oleh permintaan? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Apakah had yang terpakai? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-30b-a3b-fp8`: `messages.min_items`: `1` Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda. ## Syarikat dan portfolio projeknya Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. ## Beli token dengan diskaun. Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token. Langganan Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda. Kod promosi sehingga 50% Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa. Perbelanjaan dalam sejarah Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/) ## Sambungkan API kepada produk yang anda jual. SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula. Aplikasi komersial Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda. Lesen penjual semula Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis. Dokumen pada laman Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan. [Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms) ## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan. Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.