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Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-AWQ

dark-side-of-the-code

AWQ **W4A16** (4-bit weights, group size 128) quantization of `Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct`, produced with llm-compressor for serving on a single 24 GB GPU with vLLM. Qwen3-Coder-30B-A3B is a Mixture-of-Experts model (128 experts, 8 active per token) using standard **GQA** attention — so it serves on consumer Ada GPUs with the stock attention backends, no special kernels required. Notes: - At `--max-model-len 65536` on a 24 GB card the KV pool holds ~118K tokens (~1.8x concurrency). The base model's native context is 262K; 64K is the practical cap at 24 GB. - Tool calling works via vLLM's first-class `qwen3_coder` parser. - Non-thinking model — no reasoning parser needed. - Pass `--override-generation-config` if your client doesn't send sampling params, or vLLM will default to `temperature=1.0`, which is far too hot for coding.

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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

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必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

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順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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