Qwen3
Veröffentlichung
Juli 2025
Kontextfenster
262,14k Token
API-Preis In / Out
0,13 $ / 0,60 $
Knowledge Cutoff
Juni 2025
Daten aktualisiert: 17. September 2025
Qwen3 Modell-Übersicht
Qwen 3 ist eine Reihe an Sprachmodellen, die als Open Weight Models von Alibaba veröffentlicht wurden. Die Qwen 3 Familie umfasst mehrere Transformer- und Mixture-of-Experts-Modelle. Das Flaggschiff-Modell Qwen3-235B-A22B besitzt insgesamt 235 Mrd. Parameter und verwendet davon 22 Mrd. aktive Parameter pro Token während der Inferenz. Besonders beeindruckend sind die kleineren Modelle aus der Qwen 3 Familie, die in Benchmarks mit deutlich größeren Konkurrenzmodellen gleichziehen können. Du kannst die kleineren Versionen von Qwen auf Byte.de einsehen, indem du auf das Select-Menü für die Versionsauswahl klickst.
Features & Modalitäten
Nicht verfügbar
Multimodalität
Verfügbar
ReasoningToolsWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangabenFinetuning
Input:Text
Output:Text
Qwen3 Benchmark Scores
Technologie & Daten
Technische Spezifikationen
| Architektur | Mixture-of-Experts Transformer |
|---|---|
| Input Kontextlänge | 262,14k |
| Output Kontextlänge | 81,92k |
| Tokenizer | Qwen3 BPE (ChatML) |
Besonderheiten
| Besonderheit 1 | Thinking-only Modus |
|---|---|
| Besonderheit 2 | Erweiterbarer Kontext |
| Besonderheit 3 | Agentic Tool-Use |
| Versionen | 235B, 32B, 30B, 14B, 8B, 4B, 1.7B, 0.6B |
Vorteile & Nachteile
Vorteile
- Open Weight Modelle, lokal ausführbarDie gesamte Qwen 3 Modellfamilie wird komplett inklusive offener Gewichtungen veröffentlicht und kann beliebig nach-trainiert werden. Außerdem lassen sich die Qwen 3 Modelle über Apps wie Ollama oder LM Studio lokal und ohne Internetverbindung nutzen.
- Großzügige LizenzenMit Apache-2.0 gewährt Alibaba Entwicklern viel Spielraum für die kommerzielle Nutzung der Qwen 3 Modelle.
- Dynamischer "Thinking" ModusFür die größeren Qwen3-Modelle lassen sich verschiedene "Thinking" Stufen definieren, die die Qualität der Outputs verbessern.
- Starke Benchmark-Performances der kleinen ModelleInsbesondere die kleinen Modelle, rund um Qwen3-30B-A3B erzielen beeindruckende Ergebnisse, die in größeren Benchmarks mit Modellen wie DeepSeekV3 und GPT-4o mithalten können.
- Gutes Instruction FollowingNach ersten Einschätzungen scheinen die Qwen 3 Modelle gut im Instruction Following zu sein.
Nachteile
- Keine native MultimodalitätQwen 3 ist nativ keine multimodale Modellfamilie. Die Modelle lassen sich von Haus aus also nicht für Computer Vision o.ä. nutzen.
- Eingeschränktes KontextfensterJe nach Inferenz-Anbieter beträgt das native Kontextfenster von Qwen3 auch in den großen Modellen max. 262k Tokens.
Vergleiche Qwen3 mit anderen LLMs
Vergleiche Qwen3 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.
Qwen3 ausprobieren
Qwen3 hat offene Gewichte: Du kannst das Modell herunterladen und selbst hosten — oder es bei einem der API-Provider unten nutzen.
Provider & APIs
Du kannst Alibaba Qwen3 über die API folgender Anbieter nutzen.
Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.
Häufige Fragen zu Qwen3
Ist Qwen3 Open Source?
Qwen3 wird unter der Lizenz „Apache 2.0“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.
Welche Eingabeformate versteht Qwen3?
Qwen3 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text.
Was kostet Qwen3 über die API?
Über die API kostet Qwen3 0,13 $ pro 1 Mio. Input-Token und 0,60 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen3?
Qwen3 verarbeitet bis zu 262,14k Token in einer Anfrage.
Wie aktuell ist das Wissen von Qwen3?
Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Qwen3 reicht bis Juni 2025. Über die integrierte Websuche kann das Modell zusätzlich aktuelle Informationen abrufen.
