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 40K 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.)
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
 2 51,34 ₽ 8,95 2,21 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
40 960
pipeline
 3 74,84 ₽ 1,96 Запустить
teslat4-3.32.64.200
40 960
pipeline
 3 78,95 ₽ 4,12 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
 4 99,74 ₽ 3,14 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
40 960
 1 105,57 ₽ 1,46 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 4,52 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
 4 127,45 ₽ 6,02 Запустить
rtx3080-3.16.96.160
40 960
pipeline
 3 133,01 ₽ 1,52 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
40 960
 1 150,57 ₽ 2,61 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 10,63 Запустить
rtx3080-4.16.96.160
40 960
tensor
 4 168,21 ₽ 2,56 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 1 211,77 ₽ 52,52 9,52 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 10,63 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
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 20,64 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 38,21 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 78,02 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
 2 51,34 ₽ 1,20 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
40 960
pipeline
 3 74,84 ₽ 0,94 Запустить
teslat4-3.32.64.200
40 960
pipeline
 3 78,95 ₽ 3,10 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
40 960
tensor
 4 99,74 ₽ 2,12 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 3,50 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
 4 127,45 ₽ 5,00 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
40 960
 1 150,57 ₽ 1,60 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 9,61 Запустить
rtx3080-4.16.96.160
40 960
tensor
 4 168,21 ₽ 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
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 9,61 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
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 19,63 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 37,20 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 77,00 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.200
40 960
pipeline
 3 78,95 ₽ 0,99 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 1,39 Запустить
teslaa2-4.32.128.480
40 960
tensor
 4 115,35 ₽ 2,89 Запустить
teslaa2-3.32.256.160
40 960
pipeline
 3 117,17 ₽ 0,99 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
 4 127,45 ₽ 2,89 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 7,50 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 171,77 ₽ 1,39 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
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 7,50 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
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 17,52 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 35,09 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 74,89 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-it-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
avibe

Остались вопросы?

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