Qwen3-8B

размышляющая
русскоязычная

Qwen3-8B представляет собой новую ступеньку в серии. Модель с 8.2 миллиардами параметров, сохраняет архитектуру с 36 слоями и 32 головами внимания, но с важными изменением — она уже не использует tie embedding и контекстное окно увеличено до 128K токенов, тем самым обеспечиваются превосходные возможности для работы с длинными документами и сложными задачами.

Удвоение количества параметров по сравнению с 4B версией заметно улучшает качество ответов во всех типах задач, особенно в области математических рассуждений, программирования и сложного анализа. Модель демонстрирует превосходные результаты в задачах, требующих многошагового рассуждения и глубокого понимания контекста.  Поддержка как thinking, так и non-thinking режимов позволяет оптимизировать производительность в зависимости от сложности задачи и доступного времени на обработку, а механизм Thinking budget позволяет тонко настраивать интенсивность вычислений для оптимальной производительности.

Qwen3-8B оптимальна для продвинутых профессиональных приложений: финансовый анализ, медицинская диагностика, юриспруденция. Модель превосходно подходит для создания интеллектуальных ассистентов для специалистов, систем автоматического создания технической документации и образовательных платформ.


Дата анонса: 29.04.2025
Параметров: 9B
Контекст: 132K
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 Qwen3-8B. 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 Qwen3-8B

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-2.16.32.160
131 072
tensor
2 48,14 ₽ 0,98 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
131 072
tensor
2 51,34 ₽ 0,98 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,78 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 1,31 Запустить
teslav100-1.12.64.160
131 072
1 107,57 ₽ 1,12 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,78 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,78 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
131 072
1 141,77 ₽ 1,12 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
131 072
tensor
4 162,57 ₽ 1,11 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,78 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 3,52 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 3,52 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,22 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 6,57 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
131 072
pipeline
3 78,57 ₽ 1,46 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,60 Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
4 85,77 ₽ 2,12 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
pipeline
3 94,64 ₽ 1,46 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
131 072
tensor
4 99,74 ₽ 1,12 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,60 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 2,12 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,60 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,60 Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
2 198,54 ₽ 2,40 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 3,34 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 2,40 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 3,34 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 4,04 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 6,39 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
131 072
pipeline
3 78,57 ₽ 1,07 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
131 072
tensor
2 83,37 ₽ 1,21 Запустить
teslat4-4.16.64.160
131 072
tensor
4 85,77 ₽ 1,73 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
131 072
pipeline
3 94,64 ₽ 1,07 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
131 072
tensor
2 109,77 ₽ 1,21 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
131 072
tensor
4 112,24 ₽ 1,73 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 139,77 ₽ 1,21 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 171,77 ₽ 1,21 Запустить
teslav100-2.16.64.240
131 072
tensor
2 198,54 ₽ 2,01 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
131 072
1 211,77 ₽ 2,95 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
131 072
tensor
2 261,77 ₽ 2,01 Запустить
h100-1.16.64.160
131 072
1 341,77 ₽ 2,95 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
131 072
1 367,41 ₽ 3,65 Запустить
h200-1.16.128.160
131 072
1 423,04 ₽ 6,00 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.