Qwen3-0.6B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-0.6B — это самая компактная модель в серии, содержащая 600 миллионов параметров и поддерживающая контекстное окно в 40K токенов. Модель построена на архитектуре из 28 слоев с 16 головами внимания для запросов и 8 головами для ключей и значений, что обеспечивает эффективное использование вычислительных ресурсов при сохранении высокого качества обработки текста. Несмотря на свой компактный размер, модель обучена на 36 триллионах токенов и поддерживает 119 языков и диалектов, что делает ее исключительно универсальной для своего класса.

Основным преимуществом Qwen3-0.6B является её исключительная эффективность при минимальных требованиях к ресурсам. Модель специально предназначена для развертывания на мобильных устройствах, edge-вычислениях и IoT-приложениях, где критичны низкое энергопотребление и быстрый инференс. Несмотря на компактный размер, модель демонстрирует впечатляющие результаты в задачах общего понимания языка, простых диалогах и базовой обработке текста.

Qwen3-0.6B идеально подходит для приложений с жесткими ограничениями по памяти и вычислительным ресурсам: чат-боты для мобильных приложений, встроенные AI-ассистенты, системы быстрой обработки текста и базовые задачи NLP, такие как текстовая классификация, извлечение информации и автоматическое реферирование.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 600M
Контекст: 41K
Слоев: 28
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.51.0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-0.6B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen3-0.6B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 2,19 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 3,85 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
40 960
1 51,34 ₽ 1,14 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 4,08 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 4,07 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 7,83 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 5,72 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 15,79 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 15,77 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 18,70 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 31,70 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 28,52 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 57,16 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 2,15 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 3,81 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
40 960
1 51,34 ₽ 1,10 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 4,04 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 4,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 7,79 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 5,68 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 15,75 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 15,73 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 18,66 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 31,66 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 28,48 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 57,12 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 2,00 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 3,66 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 3,88 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 2,21 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 3,87 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 7,63 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 5,52 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 15,59 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 15,58 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 18,50 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 31,50 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 28,32 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 56,97 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.