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: 15B
Контекст: 41K
Слоев: 40
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 Qwen3-14B. 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 Qwen3-14B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 29,49 1,46 Запустить
teslat4-2.16.32.160
40 960
tensor
2 48,14 ₽ 2,21 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 8,95 2,21 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 38,23 1,46 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
40 960
pipeline
3 74,84 ₽ 1,96 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 62,04 1,46 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
4 99,74 ₽ 3,14 Запустить
teslav100-1.12.64.160
40 960
1 107,57 ₽ 2,61 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 4,52 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
40 960
pipeline
3 127,37 ₽ 1,52 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 71,68 2,61 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 2,56 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 52,52 9,52 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 64,21 9,52 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 79,95 11,54 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 18,31 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
40 960
tensor
2 48,14 ₽ 1,20 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 1,20 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 3,50 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
4 99,74 ₽ 2,12 Запустить
teslav100-1.12.64.160
40 960
1 107,57 ₽ 1,60 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 3,50 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 3,50 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 1,60 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 1,55 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 3,50 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 8,51 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 8,51 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 10,52 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 17,29 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
40 960
pipeline
3 78,57 ₽ 0,99 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 1,39 Запустить
teslat4-4.16.64.160
40 960
tensor
4 85,77 ₽ 2,89 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
40 960
pipeline
3 94,64 ₽ 0,99 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 1,39 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
4 112,24 ₽ 2,89 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 1,39 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 1,39 Запустить
teslav100-2.16.64.240
40 960
tensor
2 198,54 ₽ 3,69 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 6,40 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 3,69 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 6,40 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 8,41 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 15,18 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.