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Qwen: Qwen3 14B
qwen/qwen3-14b
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Qwen3 14B es un modelo causal de lenguaje denso y con postentrenamiento de la familia Qwen3, distribuido bajo la licencia Apache-2.0. Su documentación describe modos alternables con y sin razonamiento, seguimiento de instrucciones multilingüe y traducción en más de 100 idiomas y dialectos, además de llamadas a herramientas para flujos agénticos. OpenRouter lo cataloga como texto a texto, con parámetros de razonamiento, herramientas y salidas estructuradas. Son capacidades declaradas y detalles de API, no pruebas de rendimiento en un despliegue concreto.[1][2]
Puntos fuertes
- La documentación indica un interruptor estricto entre modos con y sin razonamiento; cuando el razonamiento está activado, /think y /no_think pueden orientar el comportamiento en cada turno.[2]
- La documentación declara compatibilidad con más de 100 idiomas y dialectos, incluidos el seguimiento de instrucciones multilingüe y la traducción.[2]
- La documentación describe llamadas a herramientas e integración agéntica en ambos modos, mientras OpenRouter expone herramientas, elección de herramienta, salidas estructuradas y parámetros de razonamiento.[1][2]
Limitaciones
- La documentación especifica un contexto nativo de 32.768 tokens; alcanzar 131.072 requiere configurar YaRN, y YaRN estático puede reducir el rendimiento en textos cortos. OpenRouter indica 40.960, por lo que conviene confirmar el endpoint desplegado.[1][2]
- El razonamiento exige cuidado en la configuración: la documentación advierte contra la decodificación greedy en modo con razonamiento, recomienda muestreos distintos según el modo e indica que el contenido previo de razonamiento no debe permanecer en el historial.[2]
- La evidencia se limita a la documentación del proveedor y una ficha de OpenRouter. OpenRouter informa índices de codificación y capacidad agéntica sin contexto suficiente para interpretarlos, por lo que deben validarse precisión, latencia, comportamiento contextual y fiabilidad de herramientas en la carga prevista.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Potencialmente adecuado para asistentes que alternan diálogo rutinario con razonamiento deliberado, incluidas ayudas en matemáticas o código, tras probar el control de modos.[2]
- Potencialmente adecuado para redacción multilingüe, traducción y productos de seguimiento de instrucciones, sujeto a validación en cada idioma de destino.[2]
- Potencialmente adecuado para agentes que usan herramientas o servicios con salidas estructuradas, tras validar la fiabilidad de las llamadas y la compatibilidad de parámetros del endpoint.[1][2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 14BFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 14BFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen3-14B is a dense 14.8B parameter causal language model from the Qwen3 series, designed for both complex reasoning and efficient dialogue. It supports seamless switching between a "thinking" mode for...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen3-14b
- ID canónico
- qwen/qwen3-14b-04-28
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 28.04.2025
- Longitud de contexto
- 40,960
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.120 / salida $0.240
- Corte de conocimiento
- 31.03.2025
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Programación | CC — por debajo de la franja B | — |
| Agentes | CC — por debajo de la franja B | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: opcional · parámetros: include_reasoning, reasoning |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 13.8 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 0.9 | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NextBitint4 | 40,960 | $0.100 | $0.220 | — | — | 100% |
| DeepInfrafp8 | 40,960 | $0.120 | $0.240 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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