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Qwen: Qwen3 14B

qwen/qwen3-14b

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning41K28 अप्रैल 2025 को जोड़ा गया

playground में खोलें Qwen: Qwen3 14B के लिए API key पाएं

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Qwen: Qwen3 14B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 73% कम है।
40,960 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.000840 है।

Qwen: Qwen3 14B के बारे में

Qwen: Qwen3 14B, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, इस पेज पर दिया गया मॉडल परिवार और प्रदाता नाम। यह Qwen3 श्रृंखला से संबंधित है और इसे एक घना 14.8B पैरामीटर कारणात्मक भाषा मॉडल बताया गया है, जो जटिल तर्क और कुशल संवाद दोनों के लिए बनाया गया है। प्रदाता जारी तिथि 2025-04-28 है, और बताई गई ज्ञान सीमा 2025-03-31 है। यदि आप एक प्रसिद्ध परिवार से सामान्य प्रयोजन का टेक्स्ट मॉडल चुन रहे हैं, तो यह उस श्रृंखला की मध्यम आकार सीमा में आता है, किसी भी छोर पर नहीं।

मॉडल टेक्स्ट लेता है और टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह एक सीधा भाषा मॉडल है जिसमें कोई छवि, ऑडियो या फ़ाइल प्रबंधन नहीं है। इसकी संदर्भ विंडो 40,960 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 16,384 टोकन है। प्रदाता विवरण के अनुसार, यह कठिन समस्याओं के लिए सोच मोड और सामान्य संवाद के लिए अधिक सीधे मोड के बीच स्विच करने का समर्थन करता है, और API इसे reasoning पैरामीटर के साथ include_reasoning के माध्यम से उजागर करता है। यह संयोजन तब मायने रखता है जब आप चाहते हैं कि मॉडल किसी समस्या पर चरण दर चरण काम करे लेकिन फिर भी नियंत्रित करें कि तर्क प्रतिक्रिया में दिखाया जाए या नहीं।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। तर्क-भारी कार्य जैसे बहु-चरणीय विश्लेषण, योजना, संरचित समस्या समाधान और कोड संबंधित प्रश्न सोच मोड में फिट बैठते हैं। रोजमर्रा की चैट, सारांशीकरण, प्रारूपण, निष्कर्षण और वर्गीकरण तेज़ संवाद व्यवहार में फिट बैठते हैं। चूंकि मॉडल टूल परिभाषाएं और संरचित आउटपुट प्रारूप स्वीकार करता है, यह एजेंट शैली के वर्कफ़्लो के लिए भी उपयुक्त है जहां मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने या JSON लौटाने की आवश्यकता होती है जिसे आपका कोड पार्स कर सके। 40,960 टोकन संदर्भ लंबे दस्तावेजों, विस्तारित बातचीत या एक बड़ी कोड फ़ाइल के लिए पर्याप्त है, हालांकि बहुत बड़े इनपुट को अभी भी खंडों में बांटने की आवश्यकता होगी।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen3-14b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। व्यवहार में यह सैंपलिंग नियंत्रण, seed के माध्यम से नियतात्मक रन, स्टॉप अनुक्रम, टोकन सीमाएं, लॉग प्रायिकता निरीक्षण, संरचित आउटपुट और टूल कॉलिंग को कवर करता है, इसलिए अधिकांश मानक OpenAI शैली के क्लाइंट मॉडल आईडी से परे बिना किसी बदलाव के काम करते हैं।

ध्यान देने योग्य एक सीमा मोडलिटी है: यह केवल टेक्स्ट है, इसलिए छवियों या ऑडियो से जुड़े किसी भी चीज़ के लिए एक अलग मॉडल की आवश्यकता होती है। 16,384 टोकन आउटपुट सीमा का अर्थ यह भी है कि लंबे उत्पन्न दस्तावेजों को चरणों में तैयार करना होगा। यदि आपका वर्कलोड विज़न इनपुट या उस सीमा से बहुत आगे के आउटपुट पर निर्भर करता है, तो कैटलॉग में एक अन्य मॉडल बेहतर फिट होगा।

Qwen: Qwen3 14B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3-14b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-14b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 40,960
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-03-31

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 14B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 14B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 14B की कीमत इनपुट $0.42 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 14B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 14B हर request में 40,960 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 14B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 14B text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 14B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-14b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 14B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meta: Llama Guard 4 12B, Qwen: Qwen3 32B, Xiaomi: MiMo-V2.5। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 14B कम्युनिटी

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