Сервер для Qwen
Конфигурации под Qwen и другие open-weight модели с учётом размера, контекста и параллельной нагрузки.
Что это
Семейство Qwen включает модели разного класса — от компактных 3B до MoE-архитектур с сотнями миллиардов параметров, а также специализированные варианты: Coder, VL (vision), Math. Мы подбираем инфраструктуру под конкретный вариант и сценарий, а не «под Qwen вообще».
Когда подходит
- Ассистенты с сильной поддержкой русского и английского
- Coding assistant (Qwen-Coder)
- Vision-задачи (Qwen-VL)
- Эффективные MoE-модели при ограниченном железе
Что важно учитывать
- MoE-варианты требуют особого подхода к памяти и concurrency
- VL-модели требуют дополнительных ресурсов на обработку изображений
- Квантование MoE сложнее, чем dense-моделей
- Качество на русском зависит от версии и дообучения
Частые вопросы
Qwen или Llama для русского языка?+
Qwen в среднем показывает более сильные результаты на русском, особенно в последних версиях. Llama остаётся хорошим выбором для англоязычных задач. Финальный выбор — после тестирования на ваших данных.
Что такое MoE и стоит ли его выбирать?+
MoE (Mixture of Experts) — архитектура, где активна только часть параметров на каждый запрос. Это даёт высокое качество при меньших вычислительных затратах, но требует больше памяти. Для эффективного использования нужен правильный runtime.
Можно ли запустить Qwen-VL локально?+
Да, но требования к VRAM выше, чем у текстовых моделей того же размера из-за обработки изображений. Мы подбираем конфигурацию под конкретный VL-сценарий.
Обсудим вашу задачу
Расскажите, что должен решать AI-контур, — мы подберём конфигурацию, инфраструктуру и следующий шаг.