Qwen3 14B
Réseau Neuronal
Qwen3 14B est un modèle Qwen avec mode raisonnement commutable : idéal pour les tâches complexes et le code.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 14B?
Qwen3 14B est un modèle causal dense de 14,8 milliards de paramètres de la gamme Qwen3, conçu pour dialoguer et résoudre des problèmes de raisonnement avec assurance. Sa particularité est le basculement entre le mode réflexion, où le modèle développe une chaîne de raisonnement, et le mode réponse rapide : vous choisissez ce qui importe le plus, la profondeur ou la vitesse. Sur BotHub, Qwen3 14B est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, uniquement pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses ou changer de modèle en quelques clics, et via une API compatible OpenAI sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés, et pour les entreprises, nous proposons contrat, facture et panneau d'administration avec limites. Utile pour résoudre des problèmes logiques ou mathématiques étape par étape, écrire et déboguer du code, maintenir un long dialogue, résumer des documents volumineux ou créer un prototype d'assistant via l'API.Questions fréquentes sur Qwen3 14B
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
qwen3-14b est un modèle textuel de Qwen avec un contexte de 40960 jetons. Adapté au code : écriture de fonctions, refactoring et débogage, ainsi qu'au raisonnement, aux tâches STEM et à l'analyse de documents. Vous pouvez soumettre des images et des documents pour obtenir du texte structuré.
Le modèle génère jusqu'à 16384 jetons par réponse, suffisant pour un module de code volumineux, une analyse détaillée ou un long texte. La fenêtre de contexte totale est de 40960 jetons, partagée entre votre requête, l'historique et la réponse ; il est donc préférable de soumettre les données volumineuses par parties.
Oui, le modèle dispose d'un mode raisonnement : avant la réponse finale, il décompose le problème étape par étape. Cela aide considérablement en mathématiques, logique, analyse des exigences et débogage. Notez que le raisonnement consomme des jetons de sortie du quota total.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée, permettant son intégration dans des agents et pipelines avec des outils externes. Sur BotHub, il est disponible via une API compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Le modèle accepte les images et documents : vous pouvez demander d'analyser un schéma, une capture d'écran ou le contenu d'un fichier et de le décrire. L'audio et la vidéo ne sont pas parmi les formats d'entrée déclarés ; il est donc préférable de préparer une transcription ou une description textuelle.
Qwen3 est une famille multilingue qui prend en charge le russe, bien que nous n'ayons pas de mesures de qualité spécifiques par langue. Nous vous conseillons de tester le modèle sur votre tâche pour comparer les formulations et la terminologie. Sur BotHub, c'est pratique : interface en russe, paiement par cartes russes, accès sans VPN.