Qwen3-8B

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: 8.2B
Контекст: 131K
Тип внимания: Full or Sliding Window Attention
Потребление памяти: 21.8 ГБ в точности 4 бит
Разработчик: Alibaba
Версия Transformers: 4.51.0
Версия Ollama: 0.6.6
Лицензия: Apache 2.0

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами для теста инференса и знакомства с Qwen3-8B.

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.