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.)
teslaa2-1.16.32.240
40 960
 1 34,51 ₽ 1,48 Запустить
teslat4-1.16.64.160
40 960
 1 37,77 ₽ 1,48 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 63,57 ₽ 2,00 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 92,17 ₽ 1,68 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
40 960
 1 105,57 ₽ 2,76 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 6,16 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
40 960
 1 150,57 ₽ 4,04 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 12,95 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 1 211,77 ₽ 11,72 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 12,95 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
 1 341,77 ₽ 159,50 11,72 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
 1 367,41 ₽ 13,96 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 24,08 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 43,60 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 87,83 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
40 960
 1 34,51 ₽ 1,17 Запустить
teslat4-1.16.64.160
40 960
 1 37,77 ₽ 1,17 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 63,57 ₽ 1,69 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 92,17 ₽ 1,37 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
40 960
 1 105,57 ₽ 2,45 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 5,85 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
40 960
 1 150,57 ₽ 3,73 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 12,64 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 1 211,77 ₽ 11,41 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 12,64 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
 1 341,77 ₽ 11,41 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
 1 367,41 ₽ 13,65 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 23,77 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 43,29 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 87,52 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
 2 51,34 ₽ 2,64 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
40 960
tensor
 2 63,57 ₽ 1,04 Запустить
teslat4-3.32.64.200
40 960
pipeline
 3 78,95 ₽ 4,76 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
40 960
 1 105,57 ₽ 1,80 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
 2 109,77 ₽ 5,20 Запустить
teslat4-4.48.192.320
40 960
tensor
 4 127,45 ₽ 6,87 Запустить
rtx3080-3.16.96.160
40 960
pipeline
 3 133,01 ₽ 1,88 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
40 960
 1 150,57 ₽ 3,08 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 156,24 ₽ 11,99 Запустить
rtx3080-4.16.96.160
40 960
tensor
 4 168,21 ₽ 3,03 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
 1 211,77 ₽ 10,76 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
40 960
tensor
 4 269,04 ₽ 11,99 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
 1 341,77 ₽ 10,76 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
 1 367,41 ₽ 13,00 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 439,97 ₽ 23,12 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
 2 839,97 ₽ 42,64 Запустить
h200-4.32.768.480
40 960
tensor
 4 1 717,59 ₽ 86,87 Запустить

Связанные модели

Qwen3-30B-A3B
Qwen3-235B-A22B
Qwen3-0.6B
Qwen3-1.7B
Qwen3-8B
Qwen3-14B
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.