Qwen3 14B — المواصفات
| المطوّر | علي بابا |
|---|---|
| النوع | نموذج لغوي كبير (كثيف) |
| النمط | نص → نص |
| عدد المعايير (البارامترات) | 14 مليار معلّمة |
| نافذة السياق | 128 ألف رمز |
| الحد الأقصى للإخراج | — |
| الترخيص | رخصة Apache 2.0 (مفتوحة) |
| أوزان مفتوحة المصدر | نعم |
| أُطلِقَ | 2025 |
| سعر الإدخال | 0.12 دولار أمريكي لكل مليون استعلام |
| سعر الإخراج | 0.24 دولار أمريكي لكل مليون استعلام |
| مقدمو واجهات برمجة التطبيقات (API) | علي بابا، OpenRouter، Ollama |
تشغيله محليًّا
| ذاكرة الفيديو (VRAM) بتنسيق 4 بت | ~٩ جيجابايت |
|---|---|
| أقل وحدة معالجة رسومات مطلوبة | RTX 4070 بسعة ١٢ جيجابايت (الربع الرابع) |
What is Qwen3 14B?
Qwen3 14B is a mid-size dense model from Alibaba’s Qwen3 family — Apache 2.0, a 128K
context, and roughly 9 GB of VRAM at 4-bit, which puts it on an RTX 4070 12GB. Hosted pricing
is $0.12 in / $0.24 out per million tokens.
It sits at the point where a local model stops feeling like a demo. The 8B tier is fine
for classification and short generation but starts to show its limits on multi-step
instructions; the 32B tier needs a 24 GB card that most developer machines do not have.
Qwen3 14B is the largest of the family that still fits a mainstream 12 GB GPU, and being
dense rather than mixture-of-experts, its memory requirement is predictable — 9 GB is 9 GB,
with no gap between active and resident parameters to catch you out when sizing hardware.
Apache 2.0 licensing means no conditions to review, and a 128K context is enough for
realistic document work. For a team building its first genuinely useful on-premises
deployment, this is a sensible default.
Qwen3 14B pricing: API cost per 1M tokens
| المدخلات (لكل مليون رمز) | $0.120 |
|---|---|
| المخرجات (لكل مليون رمز) | $0.240 |
| Output/input ratio | 2× |
| Blended (4:1 in:out) | $0.144 per 1M tokens |
What Qwen3 14B costs per month
Real monthly spend at a 4:1 input-to-output mix — the ratio a typical chat or RAG workload actually produces.
| الحمل الوظيفي | الرموز شهريًّا | Cost / month |
|---|---|---|
| مشروع جانبي | 1 مليون رمز مدخلات / 0.25 مليون رمز مخرجات | $0.18 |
| فريق صغير | 20 مليون رمز مدخلات / 5 ملايين رمز مخرجات | $3.60 |
| الإنتاج | 200 مليون رمز مدخلات / 50 مليون رمز مخرجات | $36 |
Run your own numbers in the حاسبة تكلفة واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي (API).
Cheaper alternatives to Qwen3 14B
| النموذج | المتوسط المُدمج بالدولار لكل مليون دولار | You save |
|---|---|---|
| ميسترال 7 مليار معلَّمة تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0220 | 85% cheaper |
| لاما 3.1 بحجم 8 مليار معلَّمة تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0220 | 85% cheaper |
| Mistral NeMo 12B تم تصميمه بالتعاون الوثيق مع نظام iOS وإطار عمل Core ML. ولا تسعى آبل إلى تحقيق أعلى رقم ممكن في وحدات العمليات التريليونية في الثانية (TOPS)، بل تسعى إلى تحقيق | $0.0240 | 83% cheaper |
Self-host or pay the API?
Qwen3 14B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~٩ جيجابايت of VRAM at 4-bit (RTX 4070 12GB (Q4)). Self-hosting only beats the API once your volume is high enough to keep that hardware busy — the حاسبة مقارنة بين الاستضافة الذاتية وواجهات برمجة التطبيقات (API) works out the break-even point for your token volume.
الأسئلة الشائعة
How much does Qwen3 14B cost per 1M tokens?
Qwen3 14B costs $0.120 per 1M input tokens and $0.240 per 1M output tokens. At a typical 4:1 input-to-output mix that blends to about $0.144 per 1M tokens.
How much does Qwen3 14B cost per month?
A small-team workload of 20M input and 5M output tokens a month costs about $3.60 on Qwen3 14B. A side project (1M in / 0.25M out) costs roughly $0.18.
What is a cheaper alternative to Qwen3 14B?
Mistral 7B is the strongest cheaper option in our database at $0.0220 per 1M blended — about 85% less than Qwen3 14B. It is also open-weight, so self-hosting is an option.
Can I run Qwen3 14B locally?
Yes. Qwen3 14B is open-weight and needs about ~9 GB of VRAM at 4-bit quantisation (RTX 4070 12GB (Q4)).
Why does Qwen3 14B charge more for output than input?
Output tokens are generated one at a time and cannot be batched the way a prompt can, so they cost the provider more to serve. Qwen3 14B charges 2× more for output, which is why prompt-heavy workloads are far cheaper to run than generation-heavy ones.
Prices are the published list rates for the model's primary API and are reviewed as providers change them. Volume, batch and cached-input discounts are not included. Compare every model side by side in the قاعدة بيانات نماذج الذكاء الاصطناعي أو لوحة تصنيف النماذج اللغوية الكبيرة (LLM).
