/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 апр 2025

Qwen3-14B-Base

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Плотная базовая языковая модель Qwen3 на 14,8 млрд параметров для генерации текста и дальнейшего обучения, с контекстом до 32 768 токенов.

84 466скачиваний за 30 дней63лайкавеса обновлены26 июл 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Qwen3-14B-Base — базовая причинно-авторегрессионная языковая модель семейства Qwen3, разработанная командой Qwen. Это плотная модель с 14,8 млрд параметров и 40 слоями; она обучена на этапе предварительного обучения и предназначена для продолжения обучения и генерации текста на основе контекста. Архитектура использует групповое внимание с 40 головами запросов и 8 головами ключей и значений. Длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подходит для языкового моделирования, генерации текста, а также для задач, связанных с кодом, STEM, логическими рассуждениями и многоязычными данными. Семейство Qwen3 обучалось на корпусе из 36 трлн токенов на 119 языках; это описание относится к обучающему корпусу семейства и не гарантирует одинаковое качество на каждом языке. В метаданных указаны интерфейсы чата и вызова инструментов, однако вариант Base прошёл предварительное обучение, поэтому эти возможности не означают, что он настроен как готовый диалоговый ассистент.

Для работы предусмотрена библиотека Transformers; в README рекомендуется актуальная версия, поскольку версии ниже 4.51.0 не распознают архитектуру qwen3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Для развёртывания нужна инфраструктура, способная обслуживать модель такого размера; конкретные требования к памяти в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по заданному контексту
  • создание основы для дообучения языковой модели
  • генерация фрагментов кода
  • эксперименты с языковым моделированием и рассуждениями
  • обработка многоязычных текстовых данных

Ограничения

Это базовая модель предварительного обучения, а не готовый диалоговый ассистент; для надёжного следования инструкциям может понадобиться дообучение. Указание на 119 языков описывает обучающий корпус семейства и не подтверждает равное качество для каждого языка.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Qwen3-14B-Base

Qwen3 Highlights

Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Building upon extensive advancements in training data, model architecture, and optimization techniques, Qwen3 delivers the following key improvements over the previously released Qwen2.5:

  • Expanded Higher-Quality Pre-training Corpus: Qwen3 is pre-trained on 36 trillion tokens across 119 languages — tripling the language coverage of Qwen2.5 — with a much richer mix of high-quality data, including coding, STEM, reasoning, book, multilingual, and synthetic data.
  • Training Techniques and Model Architecture: Qwen3 incorporates a series of training techiques and architectural refinements, including global-batch load balancing loss for MoE models and qk layernorm for all models, leading to improved stability and overall performance.
  • Three-stage Pre-training: Stage 1 focuses on broad language modeling and general knowledge acquisition, Stage 2 improves reasoning skills like STEM, coding, and logical reasoning, and Stage 3 enhances long-context comprehension by extending training sequence lengths up to 32k tokens.
  • Scaling Law Guided Hyperparameter Tuning: Through comprehensive scaling law studies across the three-stage pre-training pipeline, Qwen3 systematically tunes critical hyperparameters — such as learning rate scheduler and batch size — separately for dense and MoE models, resulting in better training dynamics and final performance across different model scales.

Model Overview

Qwen3-14B-Base has the following features:

  • Type: Causal Language Models
  • Training Stage: Pretraining
  • Number of Parameters: 14.8B
  • Number of Paramaters (Non-Embedding): 13.2B
  • Number of Layers: 40
  • Number of Attention Heads (GQA): 40 for Q and 8 for KV
  • Context Length: 32,768

For more details, including benchmark evaluation, hardware requirements, and inference performance, please refer to our blog, GitHub, and Documentation.

Requirements

The code of Qwen3 has been in the latest Hugging Face transformers and we advise you to use the latest version of transformers.

With transformers<4.51.0, you will encounter the following error:

KeyError: 'qwen3'

Evaluation & Performance

Detailed evaluation results are reported in this 📑 blog.

Citation

If you find our work helpful, feel free to give us a cite.

@misc{qwen3technicalreport,
      title={Qwen3 Technical Report}, 
      author={Qwen Team},
      year={2025},
      eprint={2505.09388},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.09388}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
0b0bd37

0 моделей