LL
Local LLM LabРедакционная оценка, не пользовательский замер
RTX 4060 Ti 16 GB + Ryzen 7 7700, 32 GB RAM
LM StudioQ4_K_M4K ctx≈ 46 ток/с
Полная выгрузка Q4 в VRAM; reasoning-режим генерирует больше токенов и дольше отвечает.
К списку моделей
Как рассчитан профиль →
22.07.2026 Искать в /services/ →Создать обсуждение
Qwen3 8B
G-Score: н/дОт Qwen
StandardGeneralTextOpen WeightsFrontier EfficiencyLocal
Краткое описание
Qwen3-8B — это плотная причинно-языковая модель с 8,2 млрд параметров из серии Qwen3, предназначенная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Он поддерживает плавное переключение между режимами «мышления» для математических,...
G-Score и профиль
G-Score: н/дДля Qwen3 8B пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
низкая
Покрытие
0 тестов · 0 направлений
Происхождение
нет данных лидербордов
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| GPQA (Экспертные знания) | 68.2% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 83.6% | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 89.5% | н/д | Источник не указан |
| Arena Elo (LMSYS) | 1454 | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 96.7% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 69% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Qwen3 8B: Компактный интеллект нового поколения (2026)
Qwen3 8B — это плотная (dense) языковая модель с 8.2 миллиардами параметров из новейшей серии Qwen3, представленная в апреле 2025 года. Она была разработана как универсальное и эффективное решение, способное одинаково успешно справляться как со сложными логическими рассуждениями, так и с ведением живого, естественного диалога.
Особенности Qwen3 8B
1. Гибкий режим «мышления» (Thinking Mode)
Ключевая инновация серии Qwen3 — возможность бесшовного переключения между стандартным режимом и режимом глубокого рассуждения. Модель способна «задумываться» над математическими задачами и сложным кодом, значительно повышая точность ответов за счет пошаговой проверки логики.
2. Мастерство RAG и извлечения данных
Qwen3 8B была специально оптимизирована для работы с внешними источниками информации. Она демонстрирует высокую точность в задачах поиска ответов в предоставленном контексте (Retrieval-Augmented Generation), минимизируя риск галлюцинаций.
3. Эффективность 41K контекста
Поддержка контекстного окна в 41 000 токенов — это оптимальный баланс для 8B-модели. Этого достаточно для анализа длинных статей, технической документации или целых цепочек электронных писем без значительного замедления работы.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Qwen3 8B | Категория |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1454 | Лидер среди 8B моделей |
| MMLU | 89.5% | Общие знания |
| HumanEval | 96.7% | Написание кода (феноменально) |
| MATH | 83.6% | Математические рассуждения |
| GPQA | 68.2% | Научные вопросы |
| SWE_bench | 69.0% | Решение инженерных задач |
Сценарии использования
- Персональные помощники: Создание быстрых и умных ассистентов для смартфонов и ПК.
- Инструменты разработчика: Автогенерация кода, написание тестов и помощь в отладке.
- Образовательные чат-боты: Использование в качестве тьютора, способного объяснять сложные концепции на простых примерах.
Доступность и цена
Qwen3 8B доступна через API по крайне низкой цене: всего $0.05 за 1M входных токенов. Это делает её идеальным выбором для массовых интеграций, где требуется интеллект флагманского уровня при минимальных эксплуатационных расходах.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
На чём запустили?
Реальные замеры сообщества и помеченные редакционные ориентиры для локального запуска Qwen3 8B.
Сначала оцените, поместится ли выбранная квантизация в вашу RAM или VRAM.
Калькулятор локальных LLM22.07.2026
LL
Local LLM LabРедакционная оценка, не пользовательский замер
MacBook Pro M3 Pro, 36 GB unified memory
OllamaQ4_K_M4K ctx≈ 28 ток/с
Комфортный локальный запуск с запасом памяти для увеличения контекста.
Скорость зависит от версии рантайма, драйверов, длины контекста и настроек. Редакционные значения — ориентир, а не гарантированный результат.
Профиль модели
Бенчмарки
GPQA (Экспертные знания)68.2%
MATH (Математика)83.6%
MMLU (Общие знания)89.5%
Arena Elo (LMSYS)1454
HumanEval (Кодинг)96.7%
SWE-bench (Разработка)69%
История семейства
Линейка Qwen
Последовательность собрана по датам релиза моделей Qwen в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Qwen3 8B
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталогТочных связей пока нет. Искать по разработчику.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Qwen3 8B
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.