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 ₽ 25.36 1,47 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 81.55 2,73 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 130.63 2,91 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 111.62 2,00 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 186.83 2,90 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 6,56 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 4,18 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 12,02 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 160.00 11,81 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 213.33 14,28 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,78 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,92 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 44,59 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 31.04 1,42 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 86.41 2,72 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 137.06 2,81 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 114.82 1,97 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 78.07 2,88 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 6,53 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 4,16 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 174.75 12,00 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 206.52 11,99 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 14,26 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,75 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,90 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 44,55 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 51.36 2,12 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 3,01 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 82.67 2,29 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 100.95 1,37 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 88.67 2,22 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 5,94 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,56 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 131.95 11,40 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 11,39 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,66 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,15 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,30 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,96 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.