Kan Qwen3 14B köras lokalt?

Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under Qwen/Qwen3-14B. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM och KTransformers stödjer alla modellen.

Vad kostar det och hur stort är kontextfönstret?

Via API kostar det 0,12 USD per miljon inmatningstoken och 0,24 USD per miljon utmatningstoken. Det inbyggda kontextfönstret är 32 768 token, utbyggbart till 131 072 med YaRN-baserad skalning.

Hur skiljer sig Qwen3 14B från Qwen2.5?

Qwen3 14B lägger till den explicita växlingen mellan tänkande och icke-tänkande läge, vilket Qwen2.5-instruktionsmodeller saknar, och tillverkaren uppger att den överträffar tidigare Qwen2.5-instruktionsmodeller inom matematik, kod och sunt förnuft-resonemang.

Qwen3 14B

4339°

#llm #qwen #resonemang #kodning #agenter #fler språk

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Qwen | 40,960 token kontext | $0.12/M input, $0.24/M output. Qwen3-14B är en tät 14,8 miljarder parameter kausal språkmodell från Qwen3-serien, designad för både komplex resonemang och effektiv dialog. Den stödjer sömlös växling mellan ett "tänkande" läge för uppgifter som matematik, programmering och logisk slutledning, och ett "icke-tänkande" läge för allmän konversation. Modellen är finjusterad för instruktionstolkning, agentverktygsanvändning, kreativt skrivande och flerspråkiga uppgifter över 100+ språk och dialekter. Den hanterar nativt 32K token-kontexter och kan utökas till 131K tokens med YaRN-baserad skalning.

Guider för denna modell

Ollama vs LM Studio (2026): vilken lokal AI-app du ska använda och vilka toppmodeller varje kör

Hur mycket VRAM behöver jag egentligen för lokal AI?

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Qwen3 14B är en modell med öppna vikter från Qwen med 14,8 miljarder parametrar som körs i två tydliga lägen: ett tänkande läge för matematik, kod och flerstegsresonemang, och ett icke-tänkande läge för vanlig konversation. Till en kostnad av 0,12 USD per miljon inmatningstoken via API, och fullt körbar på lokal hårdvara via Ollama, LM Studio eller llama.cpp, befinner den sig i en praktisk mellanposition mellan små snabba modeller och stora dyra. Den passar utvecklare och forskare som vill ha en enda modell som kan växla läge utan att byta checkpoints.

Känd för

Växlande tänkande och icke-tänkande lägen inom en och samma modell
Stark agent-verktygsanvändning i både tänkande och icke-tänkande lägen
Stöd för över 100 språk med stabil flerspråkig instruktionstolkning
Öppna vikter, körs lokalt via Ollama, LM Studio, llama.cpp och andra
Inbyggd 32K kontext, utbyggbar till 131K med YaRN-skalning

Se upp för

Kontext över 32K använder YaRN-extrapolering; kvaliteten i ytterändan är inte garanterad.
Med 14,8 miljarder parametrar kräver lokal användning ungefär 12–16 GB VRAM för bekväm inferens.
Tillverkaren har inte publicerat fullständiga licensvillkor på denna sida; kontrollera Hugging Face-repot innan kommersiell användning.

Bäst för

Resonemang

Kodning

Agenter och verktygsanvändning

Fler språk

Kör lokalt

Promptar att prova

Felsök en knepig async-bugg

Jag har en asynkron Python-funktion som ibland ger RuntimeError: Event loop is closed när den anropas från en FastAPI-bakgrundsuppgift. Gå igenom de troliga orsakerna steg för steg, och ge mig sedan en korrigerad version av mönstret som undviker problemet. Använd tänkande läge om du kan.

Planera en flerstegsagent

Du har tillgång till ett webbsökverktyg, en Python-exekutor och ett verktyg för att skriva filer. En användare vill ha ett veckovis nyhetsbrev med AI-forskningsartiklar som mejlas varje måndag. Designa hela agentloopen: vad varje steg anropar, vad det kontrollerar, hur det hanterar fel, och hur slutresultatet ser ut.

Översätt och lokalisera text

Översätt följande engelska produktbeskrivning till brasiliansk portugisiska, mexikansk spanska och förenklad kinesiska. Efter varje översättning, lägg till en kort notis om eventuella kulturella eller idiomatiska anpassningar du gjort och varför: 'Our app helps small teams ship faster by cutting meeting time in half and keeping everyone aligned without the noise.'

Jämför med

Qwen3.8 Max (0902)
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $6.00/M utdata
Qwen3.7 Plus
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.32/M indata, $1.28/M utdata
Qwen3.6 Plus
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.33/M indata, $1.95/M utdata
Qwen3.6 Max Preview
Endast API-modell
262,144 tokens kontext · $1.03/M indata, $6.16/M utdata

Fler textmodeller från qwen

Vanliga frågor

Kan Qwen3 14B köras lokalt?: Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under Qwen/Qwen3-14B. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM och KTransformers stödjer alla modellen.
Vad kostar det och hur stort är kontextfönstret?: Via API kostar det 0,12 USD per miljon inmatningstoken och 0,24 USD per miljon utmatningstoken. Det inbyggda kontextfönstret är 32 768 token, utbyggbart till 131 072 med YaRN-baserad skalning.
Hur skiljer sig Qwen3 14B från Qwen2.5?: Qwen3 14B lägger till den explicita växlingen mellan tänkande och icke-tänkande läge, vilket Qwen2.5-instruktionsmodeller saknar, och tillverkaren uppger att den överträffar tidigare Qwen2.5-instruktionsmodeller inom matematik, kod och sunt förnuft-resonemang.

Kaptens omdöme
En verkligt tvåläges öppen modell till ett pris som gör den svår att ignorera för alla som arbetar med resonemang på budget.

Model card på Hugging Face

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Qwen3 14B är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller och se dess hettapoäng.

Fler Text / LLM-modeller llm qwen resonemang kodning agenter fler språk lokal

Bläddra efter modellfamilj