Qwen3 VL 30B A3B Instruct
qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct — мультимодальная модель, объединяющая сильную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Instruct‑вариант оптимизирован под следование инструкциям для общих мультимодальных задач. Она отлично справляется с восприятием реальных/синтетических категорий, 2D/3D пространственной привязкой и длинным визуальным пониманием, показывая конкурентные результаты на мультимодальных бенчмарках. Для агентных сценариев она поддерживает многоизображенные многоходовые инструкции, выравнивание по таймлайнам видео, автоматизацию GUI и визуальное программирование — от эскизов до отладки UI. Текстовая производительность соответствует флагманским моделям Qwen3, что делает её подходящей для document AI, OCR, помощи в UI, пространственных задач и исследований агентных систем.
Как использовать модель
Готовые примеры, где модель уже указана в запросе.
curl https://api.routify.ru/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ROUTIFY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct",
"messages": [
{"role": "system", "content": "Ты - полезный ассистент."},
{"role": "user", "content": "Объясни, что такое API"}
]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["ROUTIFY_API_KEY"],
base_url="https://api.routify.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct",
messages=[
{"role": "system", "content": "Ты - полезный ассистент."},
{"role": "user", "content": "Объясни, что такое API"},
],
)
print(response.choices[0].message.content)const response = await fetch("https://api.routify.ru/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.ROUTIFY_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct",
messages: [
{ role: "system", content: "Ты - полезный ассистент." },
{ role: "user", content: "Объясни, что такое API" }
]
})
});
const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);