Qwen3 14B
Rede Neural
Qwen3 14B é um modelo da Qwen com modo de raciocínio alternável: ideal para tarefas complexas e codificação.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 14B?
Qwen3 14B é um modelo causal denso de 14,8 bilhões de parâmetros da linha Qwen3, projetado para equilibrar diálogo e tarefas de raciocínio. Sua característica principal é a alternância entre o modo de raciocínio, onde o modelo detalha o processo de pensamento, e o modo de resposta rápida: você escolhe o que é mais importante para cada solicitação, profundidade ou velocidade. No BotHub, o Qwen3 14B está disponível sem VPN, com pagamento em rublos e apenas pelos tokens consumidos, que não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 modelos, permitindo comparar respostas ou alternar entre eles com poucos cliques, ou usar uma API única compatível com OpenAI sem reescrever integrações. As conversas são criptografadas e, para empresas, oferecemos contrato, fatura e painel administrativo com limites. Útil para resolver problemas lógicos ou matemáticos passo a passo, escrever e depurar código, manter diálogos longos, resumir materiais extensos ou criar protótipos de assistentes via API.Perguntas frequentes sobre Qwen3 14B
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
qwen3-14b é um modelo de texto da Qwen com contexto de 40960 tokens. Adequado para trabalhar com código: escrever funções, refatoração e depuração, além de raciocínio, tarefas STEM e análise de documentos. Você pode enviar imagens e documentos e receber texto estruturado.
Em uma única resposta, o modelo gera até 16384 tokens — o suficiente para um módulo de código volumoso, análise detalhada ou material longo. A janela de contexto total é de 40960 tokens, dividida entre sua solicitação, histórico de diálogo e resposta; portanto, grandes dados de entrada devem ser enviados em partes.
Sim, o modelo possui um modo de raciocínio: antes da resposta final, ele analisa a tarefa passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, análise de requisitos e busca de erros no código. Lembre-se de que o raciocínio consome tokens de saída do limite total da resposta.
Sim, o modelo suporta chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON, podendo ser integrado a agentes e pipelines com ferramentas externas. No BotHub, está disponível via API única compatível com OpenAI: você pode trocar de modelo sem reescrever a integração.
O modelo aceita imagens e documentos: você pode pedir para analisar um diagrama, captura de tela de interface ou conteúdo de arquivo e descrevê-lo em texto. Áudio e vídeo não estão entre os formatos de entrada declarados, portanto, para esses materiais, é melhor preparar uma transcrição ou descrição de texto com antecedência.
Qwen3 é uma família multilíngue e o russo é suportado, embora não tenhamos medições de qualidade específicas por idioma em nossos dados. Recomendamos testar o modelo em sua tarefa e comparar formulações e terminologia. No BotHub, isso é conveniente: interface em russo, pagamento com cartões russos, acesso sem VPN.