Qwen3-14B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-14B – модель с 14 млрд параметров с более глубокой архитектурой из 40 слоев и увеличенным количеством голов внимания до 40/8. Модель поддерживает контекстное окно в 128K токенов и не использует tie embeddings, что обеспечивает максимальную гибкость и вариативность ответов.

Модель демонстрирует исключительные результаты в задачах, требующих экспертного уровня знаний и сложного анализа. Поддержка 119 языков в сочетании с продвинутыми гибридными возможностями рассуждения делает ее идеальной для международных проектов высокой сложности.

Qwen3-14B предназначена для enterprise-решений и исследовательских проектов: автоматизация сложных бизнес-процессов, научные исследования, разработка AI-продуктов, создание специализированных экспертных систем. Модель идеально подходит для компаний, требующих высококачественного AI-ассистента для стратегического планирования, технического консалтинга и разработки инновационных продуктов.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 14.8B
Контекст: 40K
Слоев: 40
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Потребление памяти: 15.6 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.51.0
Версия Ollama: 0.6.6
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-14B. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU TPS 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 для хостинга Qwen3-14B

Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslaa10-1.16.32.160
40 960
 16 32768 160 1 46,94 ₽ Запустить
teslat4-2.16.32.160
40 960
tensor
 16 32768 160 2 48,14 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
40 960
tensor
 12 65536 160 2 61,37 ₽ Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
 16 24576 160 1 78,53 ₽ Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
 16 32762 160 2 86,54 ₽ Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
 16 32768 160 1 103,04 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
40 960
 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-2.16.32.160
40 960
tensor
 16 32768 160 2 48,14 ₽ Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
 16 32768 160 2 51,34 ₽ Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
40 960
pipeline
 12 24576 120 3 74,84 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
 16 32768 160 4 99,74 ₽ Запустить
teslav100-1.12.64.160
40 960
 12 65536 160 1 107,57 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
rtx3080-3.16.64.160
40 960
pipeline
 16 65536 160 3 127,37 ₽ Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 141,77 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 149,37 ₽ Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 4 162,57 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 195,57 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить
Цены:
Наименование vCPU ОЗУ, МБ Диск, ГБ GPU Цена, час
teslat4-3.32.64.160
40 960
pipeline
 32 65536 160 3 78,57 ₽ Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 83,37 ₽ Запустить
teslat4-4.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 4 85,77 ₽ Запустить
teslaa2-3.32.128.160
40 960
pipeline
 32 131072 160 3 94,64 ₽ Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 16 65536 160 2 109,77 ₽ Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
 32 131072 160 4 112,24 ₽ Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 149,37 ₽ Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 195,57 ₽ Запустить
teslav100-2.16.64.240
40 960
tensor
 16 65535 240 2 198,54 ₽ Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 211,77 ₽ Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
 16 65536 160 2 261,77 ₽ Запустить
teslah100-1.16.64.160
40 960
 16 65536 160 1 341,77 ₽ Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
 16 131072 160 1 423,04 ₽ Запустить

Связанные модели

Qwen3-30B-A3B
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-0.6B
Qwen3-1.7B
Qwen3-4B
Qwen3-8B
Qwen3-32B
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
T-pro-2.0
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-4B-Instruct-2507
Qwen3-4B-Thinking-2507
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Qwen3-VL-8B-Instruct
Qwen3-VL-8B-Thinking
Qwen3-VL-4B-Instruct
Qwen3-VL-4B-Thinking
Qwen3-VL-2B-Instruct
Qwen3-VL-2B-Thinking
Qwen3-VL-32B-Instruct
Qwen3-VL-32B-Thinking

Остались вопросы?

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