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 40K 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: 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 Qwen3-8B. 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.)
teslaa2-1.16.32.160
40 960
1 33,74 ₽ 22.66 1,22 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 77.34 2,52 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 124.51 2,69 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 1,83 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 145.65 2,68 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 6,39 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,96 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 169.11 11,80 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 191.66 11,79 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 14,06 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,61 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,70 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 44,42 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 51.91 1,94 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 31.88 2,89 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 83.49 2,12 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
40 960
tensor
2 86,54 ₽ 1,26 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 54.08 2,11 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 5,82 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,39 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 126.85 11,23 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 11,22 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,49 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 24,04 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,13 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,85 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 15.23 1,31 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 3,89 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 80.36 4,47 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 4,47 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 2,04 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 2,06 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 4,23 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 82.02 9,87 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 9,86 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 12,13 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 22,46 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 19,77 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 42,26 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.