Qwen3 14B
4339°
Qwen | 40,960 token context | $0.12/M input, $0.24/M output. Qwen3-14B 是 Qwen3 系列中一个拥有148亿参数的密集因果语言模型，设计用于复杂推理和高效对话。它支持在“思考”模式（适用于数学、编程和逻辑推理等任务）和“非思考”模式（适用于通用对话）之间无缝切换。该模型经过指令微调，支持代理工具使用、创意写作及涵盖100多种语言和方言的多语言任务。它原生支持32K token上下文，并可通过基于YaRN的扩展达到131K token。
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船长笔记
2026-10-13 的笔记
Qwen3 14B 是 Qwen 推出的一个拥有 148 亿参数的开源权重模型，支持两种明确模式运行：用于数学、代码和多步推理的思考模式，以及用于普通对话的非思考模式。通过 API 输入每百万令牌收费 0.12 美元，并且可以通过 Ollama、LM Studio 或 llama.cpp 在本地硬件上完全运行，它在小型快速模型和大型昂贵模型之间处于实用的中间地带。适合希望使用单一模型切换工作模式而无需更换检查点的开发者和研究人员。
以……著称
- 单一模型内可切换思考与非思考模式
- 思考和非思考模式下均具备强大的代理工具使用能力
- 支持 100 多种语言，具备扎实的多语言指令跟随能力
- 开源权重，可通过 Ollama、LM Studio、llama.cpp 等本地运行
- 原生 32K 上下文，使用 YaRN 扩展可达 131K
注意
- 超过 32K 的上下文使用 YaRN 外推；远端质量无法保证。
- 14.8B 参数规模，局部使用时推理需约 12–16 GB 显存以保证流畅。
- 制造商未在此页面公布完整许可条款；商业使用前请查阅 Hugging Face 仓库。
推荐尝试的提示词
调试复杂异步错误
我有一个 Python 异步函数，在 FastAPI 后台任务调用时偶尔会抛出 RuntimeError: Event loop is closed。请逐步分析可能原因，然后给我一个修正后的模式，避免该问题。如果可以，请使用思考模式。
规划多步代理
你可以使用网页搜索工具、Python 执行器和文件写入工具。用户希望每周一收到 AI 研究论文的周报邮件。设计完整的代理循环：每一步调用什么，检查什么，如何处理失败，最终输出是什么样。
翻译并本地化文案
将以下英文产品描述翻译成巴西葡萄牙语、墨西哥西班牙语和简体中文。每种翻译后，附上一条简短说明，说明你做了哪些文化或习惯用语调整及原因：‘Our app helps small teams ship faster by cutting meeting time in half and keeping everyone aligned without the noise.’
与……比较
- Qwen3.8 Max (0902)仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$6.00/M 输出
- Qwen3.7 Plus仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.32/M 输入，$1.28/M 输出
- Qwen3.6 Plus仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $0.33/M 输入，$1.95/M 输出
- Qwen3.6 Max Preview仅限API模型262,144 令牌上下文 · $1.03/M 输入，$6.16/M 输出
来自 qwen 的更多文本模型
常见问题
- Qwen3 14B 可以本地运行吗？
- 可以。权重是开源的，托管在 Hugging Face 的 Qwen/Qwen3-14B。Ollama、LM Studio、llama.cpp、MLX-LM 和 KTransformers 都支持它。
- 费用是多少？上下文窗口多大？
- 通过 API，输入每百万令牌收费 0.12 美元，输出每百万令牌收费 0.24 美元。原生上下文为 32,768 令牌，使用基于 YaRN 的扩展可达 131,072。
- Qwen3 14B 与 Qwen2.5 有何不同？
- Qwen3 14B 增加了明确的思考/非思考模式切换，Qwen2.5 指令模型不具备此功能，制造商表示其在数学、代码和常识推理方面超越了之前的 Qwen2.5 指令模型。
船长评语一个真正的双模式开源模型，价格合理，对于预算有限但需要推理工作的用户来说难以忽视。
Hugging Face 上的模型卡
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
Qwen3 14B 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，并查看热度分数了解趋势。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153