Qwen3 14B
Red Neuronal
Qwen3 14B es un modelo de Qwen con modo de razonamiento: ideal para tareas complejas y programación.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3 14B?
Qwen3 14B es un modelo causal denso de 14.8 mil millones de parámetros de la línea Qwen3, diseñado para dialogar y resolver tareas de razonamiento con confianza. Su característica distintiva es el cambio entre el modo de pensamiento, donde el modelo desarrolla una cadena de razonamiento, y el modo de respuesta rápida: usted elige qué es más importante en cada consulta, profundidad o velocidad. En BotHub, Qwen3 14B está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos y solo por los tokens consumidos, que no caducan. En la misma ventana encontrará más de 250 modelos, lo que permite comparar respuestas o cambiar de modelo con un par de clics, y mediante una API compatible con OpenAI, sin reescribir la integración. Los chats están cifrados y, para empresas, ofrecemos contratos, facturación y un panel de administración con límites. Es útil si necesita resolver problemas lógicos o matemáticos paso a paso, escribir y depurar código, mantener diálogos largos, resumir materiales extensos o crear un prototipo de asistente mediante la API.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 14B
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
qwen3-14b es un modelo de texto de Qwen con un contexto de 40,960 tokens. Es adecuado para trabajar con código: escribir funciones, refactorizar y depurar, así como para razonamiento, tareas STEM y análisis de documentos. Puede ingresar imágenes y documentos para obtener texto estructurado como respuesta.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 16,384 tokens, suficiente para un módulo de código extenso, un análisis detallado o material largo. La ventana de contexto total es de 40,960 tokens y se divide entre su consulta, el historial del diálogo y la respuesta, por lo que es mejor enviar datos de entrada grandes por partes.
Sí, el modelo tiene un modo de razonamiento: antes de la respuesta final, desglosa la tarea paso a paso. Esto ayuda notablemente en matemáticas, lógica, análisis de requisitos y búsqueda de errores en el código. Tenga en cuenta que el razonamiento consume tokens de salida del límite total de respuesta.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON, por lo que puede integrarse en agentes y flujos de trabajo con herramientas externas. En BotHub, está disponible a través de una API unificada compatible con OpenAI: puede cambiar de modelo sin reescribir la integración.
El modelo acepta imágenes y documentos: puede pedirle que analice un diagrama, una captura de pantalla de una interfaz o el contenido de un archivo y lo describa con texto. El audio y el video no figuran entre los formatos de entrada admitidos, por lo que para dichos materiales es mejor preparar una transcripción o descripción de texto con antelación.
Qwen3 es una familia multilingüe y el ruso es compatible, aunque no tenemos mediciones de calidad específicas por idioma en nuestros datos. Recomendamos probar el modelo en su tarea y comparar la redacción y la terminología. En BotHub es conveniente: interfaz en español, pago con tarjetas rusas, acceso sin VPN.