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Qwen3 14BOPEN
Qwen3-14B é um modelo de linguagem causal denso de 14.8B parâmetros da série Qwen3, projetado para raciocínio complexo e diálogo eficiente.
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.15 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 68% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 8 de 51 modelos Alibaba rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Qwen3 14B, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor. Modo de medição: Reasoning.
Modelos neste nível custam $0.23 por 1M de tokens (mediana de 23) — este custa $0.15.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · DeepSeek V4 Flash 0731 · DeepSeek V4 Flash 0423 e 15 a mais
Sobre este modelo
Qwen3 14B é um modelo de IA open-weight da Alibaba. Você pode baixá-lo e fazer self-host gratuitamente; os preços abaixo são preços de lista de API hospedada, monitorados diariamente, para quando você preferir conveniência ao self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é Qwen3 14B?
Qwen3 14B é um modelo de linguagem de IA da Alibaba. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 10.4 no índice de inteligência Artificial Analysis.
Qwen3 14B é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Qwen3 14B e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.12 por milhão de tokens de entrada e $0.24 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Qwen3 14B?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele GPQA 60.4%, MMLU-Pro 77.4%, Humanity's Last Exam 4.5%, Long Context Reasoning 0%, LiveCodeBench 52.3%, SciCode 31.6%, MATH-500 96.1%, AIME 76.3%, AIME 2025 55.7%, IFBench 40.5%, τ²-Bench 34.5%, τ-Bench Banking 5.6%, Terminal-Bench 4.9%, Terminal-Bench Hard 3.8%. É particularmente usado para geração de código.
Posso hospedar Qwen3 14B?
Sim. O Qwen3 14B tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.