DIKONFIRMASIKeyakinan tanggal: DIKONFIRMASIDinyatakan pastiSeberapa tegas sumber menyebutkan tanggalnya: dikonfirmasi, dijadwalkan, diperkirakan, tertunda, atau belum diverifikasi.Tampilkan semua pin DIKONFIRMASIKEYAKINAN 85%Keyakinan keseluruhan: 85%Seberapa baik sumber dan referensi pin mendukung tanggalnya.Rata-rata tertimbang dari seberapa kuat 5 referensi, termasuk sumber, mendukung waktu mulai dan berakhir pin; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaruTampilkan semua pin dengan keyakinan 75% atau lebih tinggi
Tulisan Simon Willison[4] bertanggal 29 Juli 2025 mengutip tweet Qwen yang mengumumkan Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 dan menjalankannya pada hari itu, dan OpenRouter[5] mencantumkannya sebagai “Released Jul 29, 2025”; log repositori Qwen sendiri menanggalinya 2025.07.30 (tanggal Beijing), sehingga sumber-sumber berbeda satu hari.- Mulai
- 29 Jul 2025KEYAKINAN 92%dari simonwillison.net
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 dirilis
Diterjemahkan otomatis dari aslinya
Judul asli: Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 Released
Tim Qwen Alibaba merilis Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, model campuran pakar 30.5B tanpa berpikir dengan hanya 3.3B parameter aktif dan konteks 262K yang menurut Qwen mendekati GPT-4o.
- Tim Qwen Alibaba merilis Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 pada 29 Juli 2025 sebagai pembaruan dari Qwen3-30B-A3B April, yang kini berjalan secara eksklusif dalam mode tanpa berpikir tanpa blok berpikir, di bawah Apache 2.0[1][2][4]
- Ini adalah pendamping berukuran kecil dari Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 (21 Juli): Qwen memisahkan Qwen3 menjadi model instruksi dan model berpikir yang terpisah, dengan Thinking-2507 30B menyusul sehari kemudian[2][4]
- Qwen menyatakan model dengan hanya 3B parameter aktif ini “mendekati” GPT-4o dan Qwen3-235B-A22B tanpa berpikir; tabelnya memberikan 69.0 di Arena-Hard v2 (GPT-4o-0327 61.9, DeepSeek-V3-0324 45.6), 61.3 di AIME25 (GPT-4o 26.7) dan 70.4 di GPQA (GPT-4o 66.9), tetapi tertinggal di MMLU-Pro (78.4 berbanding 81.2 milik DeepSeek-V3)[1][4]
- Karena hanya 3.3B parameter yang dijalankan per token, model ini cepat dipakai untuk penggunaan lokal: Simon Willison menjalankan build MLX 8-bit dengan sekitar 32GB RAM[4]
- OpenRouter mencantumkan $0.09 per 1M token masukan dan $0.30 per 1M token keluaran; Artificial Analysis kini memberinya skor 8 pada indeks saat ini dan menandainya usang demi Qwen3.5 35B A3B, sehingga posisinya hanya spesifik untuk pertengahan 2025[3][5]
Fitur unggulan
- Total 30.5B parameter dan 3.3B diaktifkan, 48 lapisan, 128 pakar dengan 8 aktif per token, dan grouped-query attention dengan 32 kepala kueri dan 4 kepala kunci/nilai[1]
- Konteks asli 262,144 token, dengan mode 1 juta token yang memakai Dual Chunk Attention dan sparse attention MInference, membutuhkan sekitar 240GB memori GPU dan meraih 72.8 di RULER pada 1M token dengan full attention[1][2]
- Daftar peningkatan Qwen dibanding mode tanpa berpikir April: mengikuti instruksi, penalaran logis, matematika, sains, pemrograman, penggunaan alat, pengetahuan multibahasa ekor panjang, dan penyelarasan dengan preferensi terbuka[1]
- Meraih 43.2 di LiveCodeBench v6 dan 84.7 di IFEval dalam tabel Qwen, dibanding 35.8 dan 83.9 milik GPT-4o-0327[1]