Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Qwen · pașaport de model

Qwen: Qwen3 14B

qwen3-14b

Ponderi deschise
14.8B parametri
40,960 context
Lansat 2025-04-29(curatoriat)

Cea mai bună percentilă: 84.8Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă: 54.4mediană 48.6

Ce spun datele

Evaluat pe 7 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 42,8 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 84.8 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 42 pct pe IFBench (Artificial Analysis).

Halucinații HHEM (Vectara)84.8 pct94.6%Verifică →
BFCL v4 (apelare de funcții)Clasament inactiv59.8 pct41.0%Verifică →
LiveCodeBench (Artificial Analysis)58.8 pct52.3%Verifică →
MMLU-Pro (Artificial Analysis)57.3 pct77.4%Verifică →
AIME (matematică)47 pct66.4%Verifică →
GPQA Diamond44.3 pct63.8%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)42 pct40.5%Verifică →
GeneralNeevaluat
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
LiveBenchNeevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat
ProgramareNeevaluat
Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
Prompturi dificileNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3-14B

Parametri14.8B

ArhitecturăQwen3ForCausalLM

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-14B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3-14b

Lungime context40,960 tokeni

Ieșire maximă16,384 tokeni

Preț intrare$0.12 per 1M tokeni

Preț ieșire$0.24 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogit biasLogprobsMax tokensMin-pPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-14b","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3-14b stands at 54.4 (raw mean 56.3) — measured on 7 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3-14b stands at 54.4 versus a cohort median of 48.6 across 150 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →