Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

Qwen3‑Coder‑30B‑A3B‑Instruct is Alibaba Cloud’s model for software development. Its Mixture-of-Experts architecture activates 3 of 30 billion parameters, combining code generation with computational efficiency. It supports contexts up to 256,000 tokens for large codebases and offers automatic code generation, code review, development automation and external tool integration via function calling.

• PROVIDER LOCATION: Non-EU
• PARAMETERS: 30B (3B active)
• MAX CONTEXT: 256K token
• LICENSE: Apache 2.0
• FEATURES: Function calling, Code assistant
• OUTPUT FORMATS: Raw_text, Json_object

• Automatic code generation
• Code review and refactoring
• Software development automation
• Coding agent with tool integration

curl --request POST \
--url https://apiaruba.it/aiplatform/v1/chat/completions \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'x-aruba-api-key: *****' \
--data '{
"model": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Sei un assistente conciso."
},
{
"role": "user",
"content": "Spiega cos'\''è un embedding."
}
],
"temperature": 0.7,
"max_tokens": 1000
}'

{
"id": "chatcmpl-5f64db30-df6e-43a8-beec-4db6d1c83d8f",
"created": 1787560792,
"model": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct",
"object": "chat.completion",
"system_fingerprint": "vllm-0.24.0-7e9730e4",
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "Un **embedding** è una rappresentazione di dati (come parole, immagini o numeri) in uno spazio continuo di numeri reali, solitamente in forma di vettori ad alta dimensionalità. L'obiettivo è catturare le relazioni semantiche o simili tra i dati.\n\n### Esempio con parole:\nNel contesto del linguaggio naturale, un embedding può trasformare una parola come \"gatto\" in un vettore di numeri, ad esempio:\n\n$$\n\\text{gatto} \\rightarrow [0.2, -1.5, 0.8, 1.1, \\dots]\n$$\n\nDue parole con significati simili, come \"gatto\" e \"cane\", avranno vettori che si trovano vicini nello spazio dell'embedding, mentre parole diverse avranno vettori distanti.\n\n### Utilizzo:\nGli embedding sono ampiamente usati in **machine learning**, specialmente nei modelli di linguaggio (es. Word2Vec, GloVe, BERT), per migliorare le performance in compiti come la traduzione automatica, il riconoscimento del sentiment o la classificazione di testi.\n\nIn sintesi: \n> Un embedding è una tecnica per rappresentare informazioni in uno spazio matematico dove le similarità semantiche sono riflesse nella distanza tra i vettori.",
"role": "assistant",
"provider_specific_fields": {
"reasoning": null,
"refusal": null
}
},
"provider_specific_fields": {}
}
],
"usage": {
"completion_tokens": 315,
"prompt_tokens": 30,
"total_tokens": 345
}
}

• Qwen3‑Coder‑Next

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