Qwen3-32B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-32B является самой мощной плотной моделью с 32 млрд параметров, архитектурой в 64 слоя и 64 головы внимания и поддерживаемым контекстным окном в 128K токенов. Эта модель представляет вершину плотной архитектуры в серии Qwen3 и обеспечивает производительность, сопоставимую с ведущими проприетарными решениями в большинстве задач. Разработчики подчеркивают, что благодаря инновациям и обучению на 36 триллионах токенов высококачественных данных Qwen3-32B по качеству сопоставима с Qwen2.5-72B, но использует в 2 раза меньше параметров.

Модель демонстрирует выдающиеся результаты на всех бенчмарках, особенно в области программирования, решения математических задач, знаний в сложных областях науки и техники. Qwen3-32B способна выполнять задачи уровня senior-экспертов и обеспечивает качество, достаточное для критически важных коммерческих приложений. Поддержка всех 119 языков на максимальном уровне делает эту модель универсальным решением для приложений с международной интеграцией.

Эта модель предназначена для флагманских продуктов крупных технологических компаний, национальных исследовательских проектов, критически важных систем ИИ и приложений, где качество является приоритетом. Qwen3-32B идеально подходит для создания ИИ-ассистентов премиум уровня, сложных аналитических систем, профессиональных инструментов разработки и любых применений, требующих максимального качества обработки естественного языка.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 33B
Контекст: 132K
Слоев: 64
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 Qwen3-32B. 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 Qwen3-32B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
20 000
tensor
2 48,14 ₽ 0,92 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
20 000
tensor
2 51,34 ₽ 0,92 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
20 000
tensor
2 83,37 ₽ 38,57 3,86 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
20 000
tensor
4 99,74 ₽ 2,10 Запустить
teslav100-1.12.64.160
20 000
1 107,57 ₽ 1,43 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
20 000
tensor
2 109,77 ₽ 3,86 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 119,81 ₽ 1,19 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
20 000
tensor
2 139,77 ₽ 49,81 3,86 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
20 000
1 141,77 ₽ 1,43 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
131 072
tensor
4 144,97 ₽ 1,78 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,63 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
20 000
tensor
4 162,57 ₽ 1,37 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
20 000
tensor
2 171,77 ₽ 58,92 3,86 Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
2 198,54 ₽ 1,04 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 204,41 ₽ 1,19 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 1,78 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 54,18 1,57 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 252,41 ₽ 1,19 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
131 072
tensor
4 257,77 ₽ 1,78 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 74,38 1,04 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
131 072
tensor
4 321,77 ₽ 1,78 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 60,72 1,57 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 1,96 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 3,28 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-4.16.64.160
20 000
tensor
4 85,77 ₽ 2,72 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
20 000
tensor
4 112,24 ₽ 2,72 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
20 000
pipeline
3 119,81 ₽ 4,70 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
20 000
tensor
4 139,96 ₽ 8,61 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
131 072
pipeline
6 147,44 ₽ 1,16 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
131 072
tensor
4 156,24 ₽ 1,31 Запустить
teslav100-2.16.64.240
20 000
tensor
2 198,54 ₽ 3,74 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
20 000
pipeline
3 204,41 ₽ 4,70 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
131 072
tensor
4 209,04 ₽ 1,31 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
20 000
1 211,77 ₽ 7,20 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
131 072
1 223,04 ₽ 1,10 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
20 000
pipeline
3 252,41 ₽ 4,70 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
20 000
tensor
4 257,77 ₽ 8,61 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
20 000
tensor
2 261,77 ₽ 3,74 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 264,96 ₽ 1,31 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
20 000
tensor
4 321,77 ₽ 8,61 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
131 072
tensor
4 328,96 ₽ 1,31 Запустить
h100-1.16.64.160
20 000
1 341,77 ₽ 7,20 Запустить
teslav100-3.64.256.320
131 072
pipeline
3 347,52 ₽ 1,39 Запустить
h100-1.16.128.160
131 072
1 353,04 ₽ 1,10 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 1,49 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
131 072
pipeline
3 387,41 ₽ 1,39 Запустить
teslav100-4.32.96.160
131 072
tensor
4 388,21 ₽ 2,21 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 2,81 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 2,21 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.160
20 000
pipeline
6 147,44 ₽ 1,20 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
20 000
tensor
4 156,24 ₽ 2,23 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
20 000
tensor
4 209,04 ₽ 2,23 Запустить
teslaa100-1.16.128.160
20 000
1 223,04 ₽ 0,82 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
20 000
tensor
4 264,96 ₽ 2,23 Запустить
rtxa5000-6.24.192.160.nvlink
131 072
pipeline
6 312,70 ₽ 1,53 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
20 000
tensor
4 328,96 ₽ 2,23 Запустить
teslav100-3.64.256.320
20 000
pipeline
3 347,52 ₽ 2,74 Запустить
h100-1.16.128.160
20 000
1 353,04 ₽ 0,82 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
20 000
1 367,41 ₽ 3,40 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
20 000
pipeline
3 387,41 ₽ 2,74 Запустить
teslav100-4.32.96.160
20 000
tensor
4 388,21 ₽ 8,13 Запустить
rtxa5000-8.24.256.160.nvlink
131 072
tensor
8 411,97 ₽ 2,73 Запустить
teslav100-4.32.256.160
131 072
tensor
4 416,37 ₽ 1,24 Запустить
teslaa100-2.24.128.160.nvlink
131 072
tensor
2 417,44 ₽ 2,30 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 1,84 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
131 072
tensor
4 513,04 ₽ 1,24 Запустить
rtx4090-6.44.256.160
131 072
pipeline
6 520,97 ₽ 1,53 Запустить
rtx4090-8.44.256.160
131 072
tensor
8 670,97 ₽ 2,73 Запустить
h100-2.24.256.160
131 072
tensor
2 699,97 ₽ 2,30 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
131 072
tensor
2 729,47 ₽ 3,08 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.