Qwen3-4B-Instruct-2507

Qwen3-4B-Instruct-2507 представляет собой революционную модель, построенную на инновационной архитектуре с 4,02 миллиардами параметров (с учёт embeddings), 36 скрытыми слоями трансформера, использует Group Query Attention (GQA) с 32 головами внимания для запросов и 8 для ключей и значений, что обеспечивает оптимальный баланс между производительностью и эффективным использованием памяти. Модель оптимизирована на базе гибридной Qwen3-4B для работы только в режиме non-thinking mode, полностью исключая генерацию <think></think> блоков, что максимизирует скорость обработки запросов. Нативная поддержка контекста длиной 262,144 токена позволяет эффективно работать с объёмными документами, длинными диалогами и сложными многоэтапными задачами без потери качества обработки информации. Архитектурные инновации включают продвинутую систему ориентирования на пользовательские предпочтения, что обеспечивает более релевантные и полезные ответы, а также модель получила значительные улучшения в части обработки многоязычного контента.

Модель демонстрирует выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках, превосходя проприетарный аналог GPT-4.1-nano по всем основным метрикам: MMLU-Pro (69.6 vs 62.8), GPQA (62.0 vs 50.3), и особенно впечатляюще результаты на ZebraLogic (80.2 vs 14.8) и в генерации творческого/креативного контента достигает 83.5 (против 72.7). Особую ценность модель представляет в задачах связанных точным выполнением инструкций, где она достигает 83.4% на IFEval и 43.4 балла на Arena-Hard v2. Модель также превосходно справляется с агентными задачами и использованием инструментов, показывая высокие результаты на бенчмарках BFCL-v3 (61.9) и TAU-серии, что делает её идеальной для интеграции в автоматизированные системы.

Модель Qwen3-4B-Instruct-2507 отлично подходит для автоматизации бизнес‑процессов, включая обслуживание клиентов через интеллектуальных чат‑ботов, обработку и анализ документов, генерацию отчётов и персонализированные рекомендации. Она эффективна в создании и локализации SEO‑оптимизированного маркетингового контента, описаний товаров, постов для социальных сетей и т.д. Благодаря лёгкой интеграции через API модель можно применять для автоматизации в CRM и ERP системами, а также для любых задач, требующих интеллектуальной маршрутизации и быстрой обработки запросов в реальном времени.

Дата анонса: 07.08.2025
Параметров: 4.02B
Контекст: 263K
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Потребление памяти: 36.2 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Alibaba
Версия Transformers: 4.51.0
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами для теста инференса и знакомства с Qwen3-4B-Instruct-2507.

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.

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.