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 40K 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: 41K
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.)
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 38.57 1,88 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
40 960
pipeline
3 94,64 ₽ 8.92 1,53 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
4 112,24 ₽ 2,78 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 102.00 2,19 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 2,19 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
20 000
1 141,77 ₽ 1,79 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
20 000
tensor
4 162,57 ₽ 1,93 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 58.92 2,16 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 54.87 5,25 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 74.38 3,67 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 60.72 5,17 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 6,55 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 12,38 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 10,85 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 23,52 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
20 000
tensor
2 83,37 ₽ 1,15 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
4 112,24 ₽ 1,46 Запустить
teslaa10-3.16.96.160
40 960
pipeline
3 119,81 ₽ 2,29 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
20 000
tensor
2 139,77 ₽ 1,54 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
20 000
tensor
2 139,77 ₽ 1,54 Запустить
teslaa10-4.12.48.160
40 960
tensor
4 139,96 ₽ 4,37 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
20 000
tensor
2 171,77 ₽ 1,53 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
40 960
pipeline
3 204,41 ₽ 24.26 2,57 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 3,88 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
40 960
pipeline
3 252,41 ₽ 16.89 2,56 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
40 960
tensor
4 257,77 ₽ 4,76 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 261,77 ₽ 2,19 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
40 960
tensor
4 269,04 ₽ 4,76 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
40 960
tensor
4 321,77 ₽ 4,74 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 3,87 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 5,15 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 11,00 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 9,45 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 22,14 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-6.32.128.240
20 000
pipeline
6 148,21 ₽ 1,68 Запустить
teslaa10-4.16.128.240
40 960
tensor
4 157,01 ₽ 1,55 Запустить
teslaa100-1.16.128.240
20 000
1 223,81 ₽ 2,03 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
40 960
tensor
4 264,96 ₽ 1,94 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
40 960
tensor
4 328,96 ₽ 44.91 1,92 Запустить
h100-1.16.128.240
20 000
1 353,81 ₽ 2,02 Запустить
h100nvl-1.16.96.240
40 960
1 368,18 ₽ 2,26 Запустить
rtx5090-3.16.96.240
40 960
pipeline
3 388,18 ₽ 1,82 Запустить
h200-1.16.128.240
40 960
1 423,81 ₽ 6,56 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
40 960
tensor
2 440,74 ₽ 39.97 8,14 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
40 960
tensor
2 441,52 ₽ 8,14 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
40 960
tensor
4 514,59 ₽ 4,80 Запустить
h100-2.24.256.240
40 960
tensor
2 700,74 ₽ 48.05 8,13 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
40 960
tensor
2 840,74 ₽ 19,28 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@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.