Qwen3 14B
4339°
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Qwen | contexto de 40.960 tokens | $0,12/M entrada, $0,24/M saída. Qwen3-14B é um modelo causal denso de 14,8B parâmetros da série Qwen3, projetado para raciocínio complexo e diálogo eficiente. Suporta alternância fluida entre modo "pensante" para tarefas como matemática, programação e inferência lógica, e modo "não-pensante" para conversação geral. O modelo é ajustado para seguir instruções, uso de ferramentas agentes, escrita criativa e tarefas multilíngues em mais de 100 idiomas e dialetos. Lida nativamente com contextos de 32K tokens e pode estender para 131K tokens usando escalonamento baseado em YaRN.
Guias para este modelo
Ollama vs LM Studio (2026): qual app de IA local usar e quais os melhores modelos que cada um roda
De quanto VRAM eu realmente preciso para IA local?
O que é um arquivo GGUF? Modelos quantizados explicados (Q4, Q8, fp8, NF4)
Notas do capitão
Notas de 2026-10-13
Qwen3 14B é um modelo de pesos abertos com 14,8 bilhões de parâmetros da Qwen que opera em dois modos explícitos: um modo de pensamento para matemática, código e raciocínio em múltiplas etapas, e um modo sem pensamento para conversas comuns. Com custo de $0,12 por milhão de tokens de entrada via API, e totalmente executável em hardware local através do Ollama, LM Studio ou llama.cpp, ele ocupa um meio-termo prático entre modelos pequenos e rápidos e modelos grandes e caros. É ideal para desenvolvedores e pesquisadores que querem um único modelo capaz de alternar entre modos sem trocar checkpoints.
Conhecido por
- Modos de pensamento e sem pensamento alternáveis dentro de um único modelo
- Forte uso de ferramentas de agente em ambos os modos
- Suporte a mais de 100 idiomas com boa capacidade de seguir instruções multilíngues
- Pesos abertos, roda localmente via Ollama, LM Studio, llama.cpp e outros
- Contexto nativo de 32K, expansível para 131K com escalonamento YaRN
Fique atento a
- Contexto além de 32K usa extrapolação YaRN; qualidade na extremidade não é garantida.
- Com 14,8B de parâmetros, o uso local requer cerca de 12–16 GB de VRAM para inferência confortável.
- O fabricante não publicou os termos completos da licença nesta página; verifique o repositório Hugging Face antes do uso comercial.
Sugestões para tentar
Depurar um bug assíncrono complicado
Tenho uma função assíncrona em Python que intermitentemente gera RuntimeError: Event loop is closed quando chamada de uma tarefa em segundo plano do FastAPI. Explique passo a passo as causas prováveis e depois me dê uma versão corrigida do padrão que evita o problema. Use o modo de pensamento se puder.
Planejar um agente de múltiplas etapas
Você tem acesso a uma ferramenta de busca na web, um executor Python e uma ferramenta de escrita de arquivos. Um usuário quer um resumo semanal de artigos de pesquisa em IA enviado por e-mail toda segunda-feira. Projete o ciclo completo do agente: o que cada etapa chama, o que verifica, como lida com falhas e como é o resultado final.
Traduzir e localizar texto
Traduza a seguinte descrição de produto para português brasileiro, espanhol mexicano e chinês simplificado. Após cada tradução, adicione uma nota curta sobre qualquer ajuste cultural ou idiomático feito e por quê: 'Our app helps small teams ship faster by cutting meeting time in half and keeping everyone aligned without the noise.'
Comparar com
- Qwen3.8 Max (0902)Modelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $2.00/M, saída $6.00/M
- Qwen3.7 PlusModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $0.32/M, saída $1.28/M
- Qwen3.6 PlusModelo apenas para APIContexto de 1,000,000 tokens · entrada $0.33/M, saída $1.95/M
- Qwen3.6 Max PreviewModelo apenas para APIContexto de 262,144 tokens · entrada $1.03/M, saída $6.16/M
Mais modelos de texto de qwen
Perguntas frequentes
- O Qwen3 14B pode rodar localmente?
- Sim, os pesos são abertos e estão hospedados no Hugging Face em Qwen/Qwen3-14B. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM e KTransformers suportam o modelo.
- Qual o custo e qual o tamanho da janela de contexto?
- Via API custa $0,12 por milhão de tokens de entrada e $0,24 por milhão de tokens de saída. O contexto nativo é de 32.768 tokens, expansível para 131.072 com escalonamento baseado em YaRN.
- Como o Qwen3 14B difere do Qwen2.5?
- O Qwen3 14B adiciona a alternância explícita entre modos de pensamento e sem pensamento, que os modelos instruct do Qwen2.5 não têm, e o fabricante afirma que supera os modelos instruct anteriores do Qwen2.5 em matemática, código e raciocínio de senso comum.
Veredito do capitãoUm modelo aberto genuinamente de modo duplo a um preço que o torna difícil de ignorar para quem faz trabalhos de raciocínio com orçamento limitado.
Ficha do modelo no Hugging Face
O capitão escreve estas notas com base na descrição e ficha do modelo. Preços e tamanhos de contexto são do provedor na data da escrita e podem mudar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Como essa pontuação é calculada
Este modelo ainda não tem dados de popularidade de nenhuma fonte, então ele carrega um número provisório abaixo de 7,000° para manter as listas completas. Ele nunca fica acima de um modelo com dados. A divisão aparece aqui assim que uma fonte reporta.
Glossário: os termos usados aqui
- Pontuação heat
- Um número que mostra o quanto um modelo está sendo usado e desejado agora, de 0° a 9.999°. Toda lista neste site que diz mais quente é ordenada por ele e só por ele.
- Limite mínimo
- Os 7.000° que todo modelo com dados reais começa. A escala vai de 0° a 9.999°; a parte abaixo do limite é para substitutos (modelos sem dados), para que um modelo com dados sempre fique acima de um sem. O limite é igual para todos e não decide nada; os graus acima dele são a medida.
- Equivalentes a downloads
- Tudo que a pontuação trata como download, somado: downloads em si, cada torrent seeder como 1.000, cada imagem AI Horde e cada execução em site de geração como um.
- Escala logarítmica
- Contando de dez em dez, não de um em um: ir de 1.000 para 10.000 downloads adiciona os mesmos graus que ir de 10.000 para 100.000. Isso evita que gigantes abafem tudo.
- Likes
- Joinhas e likes de todas as fontes, valendo metade de um download na escala logarítmica.
- Taxa de adoção
- Quantos downloads por dia um modelo recebe agora, pela diferença entre duas leituras de uma fonte. Um quarto do peso do termo download.
- Medido e estimado
- Medido significa que existem duas leituras de uma fonte e a diferença é real. Estimado significa que só se sabe o total de hoje e o passado é distribuído ao longo da vida do modelo; o site indica qual está mostrando.
- Seeder
- Alguém que mantém uma cópia dos pesos online para outros baixarem via torrent, ou um espelho hospedado fazendo o mesmo. Cada um conta como 1.000 downloads.
- AI Horde
- Uma rede voluntária que gera imagens de graça em computadores doados. O número de imagens feitas com um modelo é público, e cada uma conta como um download.
- Sites de geração
- Sites que hospedam suas próprias cópias de um modelo e deixam as pessoas gerarem com ele, como PixAI, SeaArt e Yodayo. Os downloads deles contam como os do Civitai e cada geração conta como um download.
- Tokens OpenRouter
- Um modelo de texto servido via API, como Claude ou GPT, não tem pesos para baixar, então seu uso é medido em tokens: os pedaços de texto que ele leu e escreveu via OpenRouter, um gateway usado por muitos apps, nos últimos 30 dias. Cada 10,000,000 tokens contam como um download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Os pesos em si, o arquivo que gera sozinho. Ganha um bônus porque complementos dependem dele.
- LoRA e embedding
- Arquivos pequenos que direcionam os pesos de outra pessoa para um estilo, personagem ou conceito. Não podem rodar sozinhos.
- Família e pesos
- A base em que um modelo é construído, como SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Todo modelo herda a data de lançamento dos pesos da sua família.
- Idade
- Pontos retirados conforme há quanto tempo os pesos da família foram lançados: 150° por ano, até 750°. Mantém os downloads antigos que tiveram anos para acumular, evitando que saiam do topo da lista.
- Impulso da família
- Um pequeno empurrão limitado para LoRAs de uma família que este site está promovendo agora, sempre listado na divisão.
- Pontuação provisória
- Um número estável abaixo do mínimo dado a um modelo que ainda não tem dados de fonte, para a lista ficar completa. Nunca fica acima de um modelo com dados.
- Novo! (período de carência)
- Um modelo com menos de 7 dias mostra Novo! em vez de uma pontuação e não ocupa lugar no ranking. Sua pontuação é calculada desde o primeiro dia, mas um modelo com um dia cresce mais rápido que qualquer outro, então sem a espera o #1 da semana seria sempre o que saiu ontem, não o que se manteve por uma semana.
- Tendência
- Como o crescimento de um modelo num período se compara com o crescimento típico dos modelos no mesmo período. Crescimento mais rápido que o típico indica alta, mais lento indica queda.
- Modelo típico
- O meio do catálogo: metade dos modelos com número cresceu mais rápido no período, metade mais devagar.
Qwen3 14B é um modelo de texto para a família Text / LLM listado no ModelTrends.ai, um catálogo somente leitura de modelos de IA de código aberto para imagem, vídeo e texto. Compare-o com outros modelos Text / LLM e veja a pontuação de calor para acompanhar a tendência.
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