Qwen3 14B
4339°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Qwen | ngữ cảnh 40,960 token | $0.12/M đầu vào, $0.24/M đầu ra. Qwen3-14B là mô hình ngôn ngữ nhân quả dày đặc với 14.8 tỷ tham số từ dòng Qwen3, thiết kế cho cả suy luận phức tạp và đối thoại hiệu quả. Nó hỗ trợ chuyển đổi liền mạch giữa chế độ "suy nghĩ" cho các nhiệm vụ như toán học, lập trình và suy luận logic, và chế độ "không suy nghĩ" cho hội thoại đa năng. Mô hình được tinh chỉnh để theo dõi hướng dẫn, sử dụng công cụ tác nhân, viết sáng tạo và các nhiệm vụ đa ngôn ngữ trên hơn 100 ngôn ngữ và phương ngữ. Nó xử lý ngữ cảnh 32K token gốc và có thể mở rộng đến 131K token bằng cách sử dụng mở rộng dựa trên YaRN.
Hướng dẫn cho mô hình này
Ollama vs LM Studio (2026): nên dùng ứng dụng AI cục bộ nào, và mỗi ứng dụng chạy những mô hình hàng đầu nào
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen3 14B là một mô hình mở với 14,8 tỷ tham số từ Qwen, hoạt động ở hai chế độ rõ ràng: chế độ suy nghĩ dành cho toán học, mã lập trình và suy luận nhiều bước, và chế độ không suy nghĩ dành cho hội thoại thông thường. Với giá 0,12 đô la cho mỗi triệu token đầu vào qua API, và có thể chạy hoàn toàn trên phần cứng cục bộ thông qua Ollama, LM Studio hoặc llama.cpp, nó nằm ở mức trung gian thực tế giữa các mô hình nhỏ nhanh và các mô hình lớn đắt tiền. Nó phù hợp với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu muốn một mô hình duy nhất có thể chuyển đổi chế độ mà không cần thay đổi checkpoint.
Nổi tiếng với
- Chuyển đổi được giữa chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ trong cùng một mô hình
- Sử dụng công cụ tác nhân mạnh mẽ trong cả hai chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ
- Hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ với khả năng theo dõi hướng dẫn đa ngôn ngữ vững chắc
- Mở trọng số, chạy cục bộ qua Ollama, LM Studio, llama.cpp và các nền tảng khác
- Ngữ cảnh gốc 32K token, có thể mở rộng lên 131K với mở rộng YaRN
Cẩn thận với
- Ngữ cảnh vượt quá 32K sử dụng ngoại suy YaRN; chất lượng ở phần xa không được đảm bảo.
- Với 14,8 tỷ tham số, sử dụng cục bộ cần khoảng 12–16 GB VRAM để suy luận thoải mái.
- Nhà sản xuất chưa công bố đầy đủ điều khoản cấp phép trên trang này; hãy kiểm tra kho Hugging Face trước khi sử dụng thương mại.
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi lỗi async khó nhằn
Tôi có một hàm async Python thỉnh thoảng gây ra lỗi RuntimeError: Event loop is closed khi gọi từ tác vụ nền FastAPI. Hãy đi qua từng nguyên nhân có thể xảy ra từng bước, sau đó cho tôi phiên bản mẫu đã sửa để tránh lỗi này. Nếu có thể, hãy dùng chế độ suy nghĩ.
Lập kế hoạch tác nhân đa bước
Bạn có quyền truy cập vào công cụ tìm kiếm web, trình thực thi Python và công cụ ghi file. Người dùng muốn nhận bản tin hàng tuần về các bài nghiên cứu AI gửi qua email vào mỗi thứ Hai. Hãy thiết kế vòng lặp tác nhân đầy đủ: mỗi bước gọi gì, kiểm tra gì, xử lý lỗi ra sao và kết quả cuối cùng trông như thế nào.
Dịch và bản địa hóa nội dung
Dịch mô tả sản phẩm tiếng Anh sau sang tiếng Bồ Đào Nha Brazil, tiếng Tây Ban Nha Mexico và tiếng Trung giản thể. Sau mỗi bản dịch, thêm một ghi chú ngắn về điều chỉnh văn hóa hoặc thành ngữ bạn đã thực hiện và lý do: 'Ứng dụng của chúng tôi giúp các nhóm nhỏ vận hành nhanh hơn bằng cách giảm một nửa thời gian họp và giữ mọi người đồng thuận mà không gây ồn ào.'
So sánh với
- Qwen3.8 Max (0902)Mô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $2.00/M, đầu ra $6.00/M
- Qwen3.7 PlusMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.32/M, đầu ra $1.28/M
- Qwen3.6 PlusMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,000,000 token · Đầu vào $0.33/M, đầu ra $1.95/M
- Qwen3.6 Max PreviewMô hình chỉ APIngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $1.03/M, đầu ra $6.16/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Qwen3 14B có thể chạy cục bộ không?
- Có, trọng số mở và được lưu trữ trên Hugging Face tại Qwen/Qwen3-14B. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM và KTransformers đều hỗ trợ.
- Chi phí và kích thước ngữ cảnh là bao nhiêu?
- Qua API là 0,12 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 0,24 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Ngữ cảnh gốc là 32.768 token, có thể mở rộng lên 131.072 với mở rộng dựa trên YaRN.
- Qwen3 14B khác gì so với Qwen2.5?
- Qwen3 14B bổ sung khả năng chuyển đổi rõ ràng giữa chế độ suy nghĩ và không suy nghĩ mà các mô hình hướng dẫn Qwen2.5 không có, và nhà sản xuất cho biết nó vượt trội hơn các mô hình hướng dẫn Qwen2.5 trước đây về toán học, mã lập trình và suy luận thường thức.
Phán quyết của thuyền trưởngMột mô hình mở thực sự hai chế độ với mức giá khiến nó khó bị bỏ qua đối với bất kỳ ai làm công việc suy luận với ngân sách hạn chế.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen3 14B là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenlý luậnlập trìnhtác nhânđa ngôn ngữcục bộ
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153