/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
14 млрд
Размер весов
10,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen3 · dense
Базовая модель
Qwen3-14B-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
28 апр 2025

Qwen3-14B-Base-unsloth-bnb-4bit

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

unsloth/Qwen3-14B-Base-unsloth-bnb-4bit — 4-битная версия базовой языковой модели Qwen3-14B-Base, подготовленная Unsloth с использованием квантования Unsloth Dynamic 2.0.

1 833скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены14 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

Исходную модель разработала команда Qwen. Это причинная языковая модель на стадии предварительного обучения, предназначенная для генерации и продолжения текста, обработки естественного языка, программирования, STEM-задач, рассуждений и работы с многоязычными данными.

Модель содержит 14,8 млрд параметров, из них 13,2 млрд без учёта embedding-слоёв, имеет 40 слоёв и использует Grouped Query Attention: 40 голов для запросов и 8 для ключей и значений. Максимальная длина контекста составляет 32 768 токенов. При обучении использовался корпус объёмом 36 трлн токенов на 119 языках, включавший языковые, кодовые, научно-технические, книжные, многоязычные и синтетические данные.

Квантование до 4 бит снижает требования к памяти и может упростить локальный запуск, однако потенциально сопровождается потерей точности по сравнению с полной или менее агрессивной разрядностью. Это базовая, а не instruction-tuned модель, поэтому для диалоговых сценариев и выполнения инструкций может потребоваться дополнительная настройка или специально подобранный prompting. Для работы рекомендуется использовать актуальную версию transformers; версии ниже 4.51.0 не поддерживают архитектуру Qwen3. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Для каких профессий подходит15

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

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen3ForCausalLM
Ревизия весов
23d4848

0 моделей