Qwen3 14B — Spécifications
Rédigé par Mustafa Ihsan d’après la documentation officielle du fournisseur · Dernière mise à jour
| Développeur | Alibaba |
|---|---|
| Type | LLM (dense) |
| Modalité | Texte → Texte |
| Paramètres | 14B |
| Fenêtre de contexte | 128 K |
| Licence | Apache 2.0 (ouverte) |
| Poids ouverts | Oui |
| Publié | 2025 |
| Prix de l’entrée | $0.12 /1M |
| Prix de la sortie | $0.24 /1M |
| Fournisseurs d'API | Alibaba, OpenRouter, Ollama |
Exécutez-le localement
| VRAM (4 bits) | ~9 Go |
|---|---|
| GPU minimal | RTX 4070 12 Go (T4) |
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
| Entrée (par million de jetons) | $0.120 |
|---|---|
| Sortie (par million de jetons) | $0.240 |
| Ratio sortie/entrée | 2× |
| Moyenne pondérée (4:1 entrée:sortie) | $0.144 par 1 million de jetons |
What Qwen3 14B costs per month
Dépense mensuelle réelle pour un ratio entrée-sortie de 4:1 — le rapport effectivement observé dans une charge de travail type (chat ou RAG).
| Charge de travail | Jetons/mois | Coût par mois |
|---|---|---|
| Projet secondaire | 1 million en entrée / 0,25 million en sortie | $0.18 |
| Petite équipe | 20 millions en entrée / 5 millions en sortie | $3.60 |
| Production | 200 millions en entrée / 50 millions en sortie | $36 |
Calculez vos propres coûts dans le Calculateur de coûts pour les API IA.
Cheaper alternatives to Qwen3 14B
| Modèle | Coût combiné par million de dollars | Vous économisez |
|---|---|---|
| Mistral 7B ouverte | $0.0220 | 85% cheaper |
| Llama 3.1 8B ouverte | $0.0220 | 85% cheaper |
| Mistral NeMo 12B ouverte | $0.0240 | 83% cheaper |
Hébergement local ou paiement via API ?
Qwen3 14B is open-weight, so you can run it yourself. It needs ~9 Go 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 calculateur auto-hébergement vs API calcule le seuil de rentabilité pour votre volume de jetons.
Questions fréquemment posées
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.
Les prix indiqués correspondent aux tarifs publics officiels pour l’API principale du modèle et sont mis à jour régulièrement à mesure que les fournisseurs les modifient. Les remises liées aux volumes, aux traitements par lots ou aux entrées mises en cache ne sont pas prises en compte. Comparez tous les modèles côte à côte dans le Base de données des modèles IA ou le Classement des grands modèles linguistiques (LLM).