Qwen3-4B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-4B – следующий уровень в серии. Модель построена на более глубокой архитектуре из 4 млрд параметров, 36 слоев с удвоенным количеством голов внимания (32/8), что обеспечивает существенное улучшение качества понимания и генерации во всех поддерживаемых доменах.

Модель демонстрирует значительные улучшения в задачах, требующих сложных, пошаговых рассуждения, а интегрированные режимы мышления позволяют адаптировать глубину анализа в зависимости от сложности запроса. Поддержка 119 языков в сочетании с отличным извлечением смыслов делают ее особенно эффективной для многоязычного анализа документов и кросс-лингвистических задач.

Qwen3-4B идеально подходит для профессиональных приложений, требующих анализа документов: юридический анализ, научные исследования, техническая документация, литературный анализ. Модель превосходно справляется с задачами суммаризации, многоязычного перевода и систематизацией академического материала в образовательных проектах.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 4B
Контекст: 41K
Слоев: 36
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 Qwen3-4B. 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 Qwen3-4B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 1,21 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 2,51 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 2,68 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 1,38 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 2,67 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 5,60 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,95 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 11,79 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 159,50 11,78 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 14,05 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,16 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,69 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,97 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 2,23 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 2,74 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 2,41 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 1,11 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 2,40 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 5,33 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,68 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 11,52 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 11,50 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,78 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 23,89 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,42 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,70 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 1,76 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 2,27 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 1,93 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 1,93 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 4,85 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
40 960
pipeline
3 127,37 ₽ 1,62 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,21 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 2,61 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 11,04 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 11,03 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,31 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 23,42 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 20,95 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,22 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.

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.