Qwen 3 14B
Reasoning-Tokens gemeldet. Die Ausgabe wird nicht als vergleichbarer Kurztest gezeigt.
Alibaba
Bei Qwen 3 14B sinkt die dichte Qwen3-Konfiguration auf 14,8 Milliarden Parameter, ohne den umschaltbaren Thinking-Modus aufzugeben. Du kannst zusätzliche Lösungsschritte erzeugen lassen oder direkt antworten.
Die 40 Schichten verwenden Grouped Query Attention mit 40 Q-Köpfen und 8 KV-Köpfen. Qwen nennt 32.768 Token nativen Kontext und bis zu 131.072 Token mit YaRN.
| Angabe | Wert und Quelle |
|---|---|
| Gewichte | Open WeightsQuelle |
| Zugang | API, LokalQuelle |
| Parameter | 14,8 Mrd.Quelle |
| Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Modell-Repository | Qwen/Qwen3-14BQuelle |
| Lizenz | Apache-2.0Quelle |
| Architektur | Qwen3 causal language model; dense or sparse MoEQuelle |
| Eingabe | TextQuelle |
| Ausgabe | TextQuelle |
| Reasoning-Modus | base checkpoint; report evaluates pre-training onlyQuelle |
| Werkzeugaufrufe | NeinQuelle |
| Strukturierte Ausgabe | NeinQuelle |
| Natives Kontextfenster | 32.768 TokenQuelle |
| Maximales Kontextfenster | 131.072 TokenQuelle |
| Sprachen | 119 languages and dialectsQuelle |
| Repository erstellt | 2025-04-27 (Repository creation date is a precise publication proxy, but may differ from the public announcement date or an individual checkpoint's first availability.)Quelle |
| Trainings-Token | 36 trillionQuelle |
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Für diese Messungen fehlen passende Vergleichswerte unter gleichen Testbedingungen. Die Originalwerte und Quellen bleiben hier nachlesbar.
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Ein SVG-Prompt, feste Ausgabeparameter. Aufnahmen erscheinen nur bei gemeldeten 0 Reasoning-Tokens oder dokumentiert fehlender Reasoning-Steuerung. Gleiche Testbedingungen machen die interne Rechenleistung der Modelle nicht identisch.
Reasoning-Tokens gemeldet. Die Ausgabe wird nicht als vergleichbarer Kurztest gezeigt.
Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.
Qwen 3 14B

Reasoning (angefragt): high
Visuell geprüft. Aus diesem Einzeltest ergibt sich kein Gesamturteil über das Modell.
Generate an SVG of a pelican riding a bicycle
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)44,6 / 100
| Art | Nachweis und Datenstand |
|---|---|
| Geschwindigkeit | Alibaba, Non-reasoning. Ausgabetempo nach dem ersten empfangenen Textabschnitt, nicht die gesamte Antwortzeit. Bei Artificial Analysis als veraltet eingeordnet. Artificial Analysis pflegt dort nur noch den Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Token. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Preis | API-Basispreise ohne Cache- oder Batch-Rabatt. Höhere Kontextstufen und weitere Tarife stehen unter Kosten. |
| Eingabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Ausgabe | Dokumentierte Modalitäten. Abgerufen am 8. September 2026. |
| Recherchestand | Recherchestand 8. September 2026. 4 Quellen-URLs geprüft. Das dokumentiert die geprüften Quellen, nicht sämtliche Veröffentlichungen zu diesem Modell. |
| In den geprüften Quellen nicht gefunden | active-parameters-billions Originalwortlaut Dense checkpoint; no separate activated-parameter count is applicable/published. |
| Weitere Quelle | Artificial Analysis (abgerufen 15. Oktober 2026) |
| Weitere Quelle | Qwen3 Technical Report (abgerufen 8. September 2026) · Qwen3 Technical Report · Redaktionelle Beschreibung geprüft am 2. Oktober 2026 |
| Weitere Quelle | Modellmetadaten (abgerufen 8. September 2026) |
| Weitere Quelle | OpenRouter: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Vercel AI Gateway: Beliebtheitsindex (abgeleitet), CC BY 4.0 |
| Weitere Quelle | Creative Commons Attribution 4.0 |