Bolehkah saya jalankan Qwen3 8B secara tempatan?

Tidak melalui senarai ini — berat tidak tersedia secara awam di sini, jadi anda menggunakannya melalui API. Versi komuniti GGUF Qwen3 8B beredar di Hugging Face jika penggunaan tempatan adalah matlamat anda.

Berapa kos Qwen3 8B dan berapa panjang konteksnya?

Input berharga $0.12 setiap sejuta token dan output $0.45 setiap sejuta token, dengan tetingkap konteks 131,072 token.

Apa itu 'mod berfikir' dan bila saya patut menggunakannya?

Mod berfikir membuat model menalar masalah sebelum menjawab, yang membantu dalam matematik, logik dan tugasan berbilang langkah; anda boleh matikan untuk respons lebih pantas dan murah pada kerja sembang mudah atau ringkasan.

Qwen3 8B

4491°

#llm #qwen #penalaran #sembang #matematik #bajet

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 131,072 token | $0.12/M input, $0.45/M output. Qwen3-8B adalah model bahasa kausal padat 8.2B parameter dari siri Qwen3, direka untuk tugasan berat penalaran dan dialog yang cekap. Ia menyokong pertukaran lancar antara mod "berfikir" untuk matematik,...

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah pada 2026: model tempatan percuma, tahap percuma dan pelan kadar rata

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3 8B adalah model padat 8.2 bilion parameter dari Qwen yang boleh bertukar secara langsung antara mod 'berfikir' yang berhati-hati untuk tugasan penalaran sukar dan mod lebih pantas untuk dialog harian. Pada $0.12 setiap sejuta token input, ia jauh lebih rendah daripada kebanyakan harga hadapan, dan tetingkap konteks 131,072 token mengendalikan dokumen panjang tanpa masalah. Ia sesuai untuk pembangun dan penyelidik yang mahukan penalaran berkemampuan dengan harga yang tidak membebankan.

Dikenali untuk

Mod berfikir boleh bertukar untuk matematik dan penalaran tanpa model berasingan
Tetingkap konteks 131K token mengendalikan dokumen dan kod panjang
Kos input sangat rendah pada $0.12 setiap sejuta token
Saiz 8B yang padat memberikan prestasi melebihi jangkaan pada tugasan penalaran

Berhati-hati dengan

Berat tidak tersedia secara awam; anda terikat pada API, tiada penyebaran tempatan.
Kos output $0.45/M adalah sederhana tetapi respons mod berfikir boleh panjang, menggunakan banyak token.
Pada 8B parameter ia akan mencapai had pada tugasan penalaran berbilang langkah yang paling sukar.

Terbaik untuk

Arahan untuk cuba

Teka-teki logik langkah demi langkah

Lima orang masing-masing memiliki haiwan peliharaan berbeza dan minum minuman berbeza. Gunakan petunjuk ini untuk menentukan siapa yang memiliki ikan: pemilik kucing minum teh; orang di tengah minum susu; pemilik anjing bersebelahan dengan peminum kopi; pemilik burung minum jus; pemilik ikan bukan di hujung mana-mana. Tunjukkan penalaran anda langkah demi langkah.

Refaktor fungsi ini

Refaktor fungsi Python berikut supaya ia mengendalikan input kosong dengan baik, mengelakkan gelung bersarang, dan sertakan docstring ringkas. Terangkan setiap perubahan yang anda buat dan mengapa ia memperbaiki kod. def find_duplicates(lst): dupes = [] for i in range(len(lst)): for j in range(len(lst)): if i != j and lst[i] == lst[j]: if lst[i] not in dupes: dupes.append(lst[i]) return dupes

Ringkaskan dokumen panjang

Di bawah ini adalah laporan teknikal panjang. Hasilkan ringkasan berstruktur dengan tiga bahagian: penemuan utama, had utama, dan soalan terbuka yang tidak dijawab oleh penulis. Kekalkan setiap bahagian dengan tiga titik peluru. Kemudian berikan ringkasan eksekutif satu ayat yang boleh digunakan oleh bukan pakar. [lekatkan dokumen anda di sini]

Bandingkan dengan

Qwen3 Max Thinking
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.78/M, output $3.90/M
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.09/M, output $0.55/M
Qwen3 Next 80B A3B Thinking
Model berat terbuka
konteks 262,144 token · Input $0.15/M, output $1.20/M
Qwen3 235B A22B Thinking 2507
Model berat terbuka
konteks 128,000 token · Input $0.45/M, output $3.50/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3 8B secara tempatan?: Tidak melalui senarai ini — berat tidak tersedia secara awam di sini, jadi anda menggunakannya melalui API. Versi komuniti GGUF Qwen3 8B beredar di Hugging Face jika penggunaan tempatan adalah matlamat anda.
Berapa kos Qwen3 8B dan berapa panjang konteksnya?: Input berharga $0.12 setiap sejuta token dan output $0.45 setiap sejuta token, dengan tetingkap konteks 131,072 token.
Apa itu 'mod berfikir' dan bila saya patut menggunakannya?: Mod berfikir membuat model menalar masalah sebelum menjawab, yang membantu dalam matematik, logik dan tugasan berbilang langkah; anda boleh matikan untuk respons lebih pantas dan murah pada kerja sembang mudah atau ringkasan.

Keputusan Kapten
Model yang benar-benar murah yang layak digunakan pada tugasan penalaran sukar — togol mod berfikir adalah ciri yang menjadikannya berbaloi dicuba berbanding model sembang biasa pada saiz ini.

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3 8B ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen penalaran sembang matematik bajet konteks panjang

Layari mengikut keluarga model