關鍵亮點
Qwen 3 8B：一款以推理為主的模型，擁有 **8.19B 參數 **、119 種語言，以及 128,000 個 token 的上下文長度，非常適合進階多語言與長上下文任務。
Qwen 2.5 7B：一款輕量、高效的模型，擁有 7.61B 參數、29 種語言，以及 128 個 token 的上下文長度，適用於通用用途與資源受限的應用場景。
**效能 **：在多項基準測試中，Qwen 3 8B 明顯優於 Qwen 2.5 7B，例如 MMLU-pro（74 vs. 45.0）、GPQA（59 vs. 36.4）以及 MATH（90 vs. 49.8）。
**硬體需求 **：Qwen 3 8B 在推理（17.89GB）與微調（105.25GB）所需的 VRAM 略高於 Qwen 2.5 7B。
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為支持開發者社群，Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上免費提供。
Qwen 3 8B 和 Qwen 2.5 7B 是兩款專為多樣化 AI 應用設計的最先進開源語言模型。Qwen 3 8B 是推理能力強大的模型，具備進階多語言能力與長上下文處理支援；而 Qwen 2.5 7B 則是專為通用任務量身打造的高效、資源友善模型。無論您是正在建置輕量級聊天機器人，還是強大的 AI 系統，這些模型都能滿足廣泛的需求。
Qwen 3 8B vs Qwen 2.5 7B：基本介紹
Qwen 3 8B 是一款推理模型！
| **類別 ** | Qwen 2.5 7B | Qwen 3 8B |
|---|---|---|
| 模型大小 | 7.61B 參數 | 8.19B 參數 |
| 開源 | 開源 | 開源 |
| 架構 | 採用 RoPE、SwiGLU、RMSNorm 與 Attention QKV bias 的 Transformers | Dense |
| 上下文長度 | 128 個 token | 128,000 個 token |
| 語言支援 | 支援超過 29 種語言 | 支援 119 種語言與方言 |
| 多模態能力 | 文字輸入→文字輸出 | 文字輸入→文字輸出 |
| 訓練 | 使用超過 18 兆 token 的龐大資料集訓練 | 由 Qwen 3 32B 蒸餾而成 |
Qwen 3 8B vs Qwen 2.5 7B：基準測試
如果您想親自測試，可以在 Novita AI 網站上開始免費試用。
| **基準測試 ** | Qwen2.5-7B | Qwen 3 8B | Mistral-7B | Llama3-8B | Gemma2-9B |
|---|---|---|---|---|---|
| MMLU-pro | 45.0 | 74 | 30.9 | 35.4 | 44.7 |
| GPQA | 36.4 | 59 | 24.7 | 25.8 | 32.8 |
| MATH | 49.8 | 90 | 10.2 | 20.5 | 37.7 |
Qwen 3 8B vs Qwen 2.5 7B：硬體需求
Qwen 3 8B
| **精度 ** | ** 推理所需約略 VRAM** |
| FP32 | 34.31GB |
| FP16 | 17.89GB |
| **精度 ** | ** 微調所需約略 VRAM** |
| FP16 | 105.25GB |
Qwen 2.5 7B
| **精度 ** | ** 推理所需約略 VRAM** |
| FP32 | 32.26GB |
| FP16 | 17.18GB |
| **精度 ** | ** 微調所需約略 VRAM** |
| FP16 | 92.57GB |
Qwen 2.5 7B 是適合資源有限使用者的高效模型，或者專注於 FP16 推理與微調、且不需要 Qwen 3 8B 的延伸上下文或多語言能力的場景。
Qwen 3 8B vs Qwen 2.5 7B：應用場景
Qwen 3 8B
全球多語言應用：支援 119 種語言，實現國際與跨文化使用案例。
長上下文處理：以 128,000 個 token 處理長時間對話、大型文件或多輪對話。
進階推理與 STEM 任務：擅長複雜推理、問題解決與大量數學計算的應用。
企業級微調：需要高階硬體，適合大規模、專門化的微調。
高效能 AI 系統：專為跨產業的穩健、可擴展且進階的 AI 應用而設計。
Qwen 2.5 7B
輕量部署：適合資源有限的團隊；可在單張 GPU（如 RTX 4090 24GB）上部署。
一般語言任務：適用於摘要、情緒分析與問答。
多語言應用：支援 29 種語言，滿足基本多語言需求。
短上下文任務：最適合短輸入任務，例如聊天互動或小型文件處理。
領域特定微調：可在中等硬體配置上高效進行微調。
如何透過 Novita API 使用 Qwen 3 8B 與 Qwen 2.5 7B？
步驟 1：登入並進入模型庫
登入您的帳戶，然後點擊 Model Library 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的各項能力。
步驟 4：取得您的 API 金鑰
為了驗證 API，我們將提供您一組新的 API 金鑰。進入「Settings」頁面，您可以按照圖片所示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言專用的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的程式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是使用 Python 的 chat completions API 範例。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)
model = "qwen/qwen3-8b-fp8"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
Qwen 3 8B 是 企業級 AI 系統 、 複雜推理 ** 與 ** 多語言應用 的首選，而 Qwen 2.5 7B 則是適合資源有限團隊或較簡單使用案例的經濟高效解決方案。兩款模型均提供卓越效能，並可透過 Novita AI 平台使用，您今天就可以開始免費試用！
常見問題
Qwen 3 8B 與 Qwen 2.5 7B 的主要差異是什麼？
Qwen 3 8B 擁有 更大的參數量（8.19B）、支援更多語言（119 種 vs. 29 種），並提供 **128,000 個 token 的上下文長度 **，而 Qwen 2.5 7B 僅有 128 個 token。
哪個模型更適合多語言應用？
Qwen 3 8B 更適合，因為它支援 119 種語言與方言，非常適合全球使用案例。
如何存取並使用 Qwen 3 8B 與 Qwen 2.5 7B？
登入 Novita AI 平台，選擇您的模型，然後按照步驟透過 API 將其整合到您的開發環境中。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 輕鬆部署 AI 模型，同時也提供價格合理且可靠的 GPU 雲端服務，支援建置與擴展。**
