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.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 2,08 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 2,59 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 2,26 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 2,25 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 5,18 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
40 960
pipeline
3 127,37 ₽ 1,95 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 3,53 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 2,93 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 11,37 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 11,35 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,63 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 23,74 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 21,27 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 43,55 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
40 960
1 46,94 ₽ 1,53 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
40 960
tensor
2 51,34 ₽ 2,04 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
40 960
1 73,73 ₽ 1,70 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
40 960
1 91,14 ₽ 1,70 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 4,62 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
40 960
pipeline
3 127,37 ₽ 1,39 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 2,98 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 2,38 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 10,81 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 10,80 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 13,08 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 23,19 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 20,72 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 42,99 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
40 960
tensor
2 83,37 ₽ 3,47 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
40 960
pipeline
3 94,64 ₽ 2,69 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
40 960
tensor
2 109,77 ₽ 3,47 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
40 960
tensor
4 112,24 ₽ 4,49 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 139,77 ₽ 3,82 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
40 960
1 141,77 ₽ 1,83 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
40 960
tensor
4 162,57 ₽ 1,23 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
40 960
tensor
2 171,77 ₽ 3,81 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
40 960
1 211,77 ₽ 9,66 Запустить
h100-1.16.64.160
40 960
1 341,77 ₽ 9,65 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
40 960
1 367,41 ₽ 11,93 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
40 960
tensor
2 411,81 ₽ 22,04 Запустить
h200-1.16.128.160
40 960
1 423,04 ₽ 19,57 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
40 960
tensor
2 839,97 ₽ 41,84 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.