Qwen3 14B
4339°
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Qwen | contesto di 40.960 token | $0.12/M input, $0.24/M output. Qwen3-14B è un modello linguistico causale denso da 14,8 miliardi di parametri della serie Qwen3, progettato per ragionamenti complessi e dialoghi efficienti. Supporta il passaggio fluido tra una modalità "pensante" per compiti come matematica, programmazione e inferenza logica, e una modalità "non pensante" per conversazioni generali. Il modello è fine-tuned per seguire istruzioni, uso agentico di strumenti, scrittura creativa e compiti multilingue in oltre 100 lingue e dialetti. Gestisce nativamente contesti da 32K token e può estendersi a 131K token usando scaling basato su YaRN.
Guide per questo modello
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Quanta VRAM serve davvero per l'AI locale?
Cos'è un file GGUF? Modelli quantizzati spiegati (Q4, Q8, fp8, NF4)
Note del capitano
Note del 2026-10-13
Qwen3 14B è un modello open-weights da 14,8 miliardi di parametri di Qwen che funziona in due modalità esplicite: una modalità di pensiero per matematica, codice e ragionamento multi-step, e una modalità non di pensiero per conversazioni ordinarie. A $0,12 per milione di token in input tramite API, e completamente eseguibile su hardware locale tramite Ollama, LM Studio o llama.cpp, si colloca in una posizione pratica intermedia tra modelli piccoli e veloci e modelli grandi e costosi. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono un singolo modello che possa cambiare modalità senza cambiare checkpoint.
Conosciuto per
- Modalità di pensiero e non-pensiero commutabili all'interno dello stesso modello
- Forte utilizzo di agenti e strumenti in entrambe le modalità
- Supporto a oltre 100 lingue con solido follow-up delle istruzioni multilingue
- Pesi aperti, eseguibile localmente tramite Ollama, LM Studio, llama.cpp e altri
- Contesto nativo da 32K, estendibile a 131K con scaling YaRN
Attenzione a
- Il contesto oltre 32K usa l'extrapolazione YaRN; la qualità all'estremo non è garantita.
- Con 14,8 miliardi di parametri, l'uso locale richiede circa 12–16 GB di VRAM per un'inferenza confortevole.
- Il produttore non ha pubblicato i termini completi della licenza su questa pagina; controlla il repository Hugging Face prima dell'uso commerciale.
Prompt da provare
Debug di un bug async complicato
Ho una funzione Python async che occasionalmente genera RuntimeError: Event loop is closed quando viene chiamata da un task in background di FastAPI. Passa in rassegna le cause probabili passo dopo passo, poi dammi una versione corretta del pattern che eviti il problema. Usa la modalità di pensiero se puoi.
Pianifica un agente multi-step
Hai accesso a uno strumento di ricerca web, un esecutore Python e uno strumento per scrivere file. Un utente vuole ricevere via email ogni lunedì un digest settimanale di articoli di ricerca sull'IA. Progetta il ciclo completo dell'agente: cosa chiama ogni passo, cosa controlla, come gestisce i fallimenti e come appare l'output finale.
Traduci e localizza un testo
Traduci la seguente descrizione prodotto in inglese in portoghese brasiliano, spagnolo messicano e cinese semplificato. Dopo ogni traduzione, aggiungi una breve nota su eventuali adattamenti culturali o idiomatici fatti e perché: 'Our app helps small teams ship faster by cutting meeting time in half and keeping everyone aligned without the noise.'
Confronta con
- Qwen3.8 Max (0902)Modello solo APIContesto di 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
- Qwen3.7 PlusModello solo APIContesto di 1,000,000 token · Input $0.32/M, output $1.28/M
- Qwen3.6 PlusModello solo APIContesto di 1,000,000 token · Input $0.33/M, output $1.95/M
- Qwen3.6 Max PreviewModello solo APIContesto di 262,144 token · Input $1.03/M, output $6.16/M
Altri modelli di testo da qwen
Domande frequenti
- Qwen3 14B può essere eseguito localmente?
- Sì, i pesi sono aperti e ospitati su Hugging Face in Qwen/Qwen3-14B. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM e KTransformers lo supportano tutti.
- Quanto costa e qual è la finestra di contesto?
- Via API costa $0,12 per milione di token in input e $0,24 per milione di token in output. Il contesto nativo è di 32.768 token, estendibile a 131.072 con scaling basato su YaRN.
- In cosa differisce Qwen3 14B da Qwen2.5?
- Qwen3 14B aggiunge l'interruttore esplicito tra modalità pensiero e non-pensiero, che manca nei modelli instruct di Qwen2.5, e il produttore afferma che supera i modelli instruct Qwen2.5 precedenti in matematica, codice e ragionamento di buon senso.
Verdetto del capitanoUn modello open a doppia modalità autentico a un prezzo che lo rende difficile da ignorare per chiunque faccia lavori di ragionamento con budget limitato.
Scheda modello su Hugging Face
Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Come si calcola questo punteggio
Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.
Glossario: i termini usati qui
- Punteggio heat
- Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
- Soglia minima
- I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
- Equivalenti di download
- Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
- Scala logaritmica
- Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
- Like
- Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
- Tasso di adozione
- Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
- Misurato e stimato
- Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
- Seeder
- Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
- AI Horde
- Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
- Siti di generazione
- Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
- Token OpenRouter
- Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modello completo (checkpoint)
- I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
- LoRA e embedding
- Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
- Famiglia e pesi
- La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
- Età
- Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
- Boost famiglia
- Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
- Punteggio stand-in
- Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
- Novità! (periodo di grazia)
- Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
- Tendenza
- Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
- Modello tipico
- Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.
Qwen3 14B è un modello di testo per la famiglia Text / LLM presente su ModelTrends.ai, un catalogo in sola lettura di modelli di IA open source per immagini, video e testo. Confrontalo con gli altri modelli Text / LLM e controlla il punteggio di calore per vedere la tendenza.
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