Qwen3-8B ist ein leistungsstarkes Open-Source-Sprachmodell aus der dritten Qwen-Generation von Alibaba Cloud. Es wurde für anspruchsvolle Sprachverarbeitung, effiziente Inferenz und flexible Integration entwickelt – ideal für produktive Anwendungen in Unternehmen, Forschung und Entwicklung.
Mit 8 Milliarden Parametern bietet das Modell ein starkes Gleichgewicht aus Rechenleistung, Kontextverständnis und Kompaktheit. Qwen3-8B überzeugt durch hohe Qualität in Benchmarks, Unterstützung für Tool-Nutzung und vollständige kommerzielle Freigabe unter Apache 2.0 – bereit für den direkten Einsatz in eigenen Anwendungen.
Qwen3-8B (Teil der Qwen3-Modellfamilie)
Qwen Team (Alibaba Group)
29. April 2025
Dichtes, autoregressives Sprachmodell (Causal Language Model) auf Transformer-Basis.
Gesamt: 8,2 Milliarden, ohne Embedding: 6,95 Milliarden
Qwen2 Tokenizer (Tiktoken-basiert), Vokabulargröße: 151.936. Kompatibel mit aktueller Hugging Face transformers Library (Chat-Template für Instruct/Chat-Varianten verfügbar).
36 Transformer-Layer
32 Query-Köpfe, 8 Key/Value-Köpfe (Grouped-Query Attention - GQA)
Nativ: 32.768 Token (32K), mit YaRN-Skalierung: Bis zu 131.072 Token
Die Qwen3 Serie umfasst verschiedene Modellgrößen, sowohl dichte als auch MoE-Modelle:
Verfügbare Varianten umfassen Basismodelle („Base“), instruktionsfeinabgestimmte Modelle („Instruct“) und Chat-Modelle („Chat“).
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Qwen3-8B wurde im Rahmen der Qwen3-Serie auf einer umfassenden Datenbasis mit über 3,5 Billionen Token vortrainiert. Die Trainingsdaten setzen sich aus einer vielfältigen Mischung zusammen – darunter öffentlich zugängliche Webtexte, Quellcode, Bücher, wissenschaftliche Publikationen und weitere qualitativ hochwertige Quellen.
Besonderes Augenmerk lag auf einer sorgfältigen Datenfilterung und -gewichtung, um sowohl die Leistungsfähigkeit des Modells als auch seine Zuverlässigkeit und Sicherheit im Einsatz zu maximieren.
Für die Instruct- und Chat-Varianten kam ein mehrstufiges Post-Training-Verfahren zum Einsatz: Zunächst ein Supervised Fine-Tuning (SFT) auf vielfältigen Instruktionsdaten, gefolgt von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Letzteres wurde u. a. durch Direct Preference Optimization (DPO) umgesetzt, um die Modellantworten gezielt an menschliche Erwartungen und Qualitätsmaßstäbe anzupassen.
Ist Qwen3-8B das richtige KI-Modell für Ihren individuellen Anwendungsfall? Wir beraten Sie gerne umfassend und persönlich.
Sehr gute Balance zwischen Leistungsfähigkeit und Hardware-Anforderungen, zugänglich für viele Nutzer.
Solide Reasoning-Fähigkeiten.
Gute Anpassung an menschliche Präferenzen für natürliche Konversationen.
Kompetente Fähigkeiten im Bereich Agentic Use und Tool-Calling.
Breite mehrsprachige Unterstützung (über 100 Sprachen).
Möglichkeit zur Verarbeitung langer Kontexte mit YaRN (bis zu 131K Token).
„Thinking Mode“ für verbesserte Leistung bei komplexen Aufgaben.
Vollständig Open Source unter Apache 2.0 Lizenz (sowohl Code als auch Modellgewichte), was kommerzielle Nutzung ermöglicht.
Teil einer umfassenden Modellfamilie (Qwen3).
Obwohl leistungsfähig, naturgemäß weniger kapabel als größere Modelle der Serie (14B, 32B+) bei sehr komplexen Aufgaben.
Standard-Nachteile von LLMs: Potenzial für Halluzinationen, Bias und mangelnde Transparenz.
Die Leistung bei kürzeren Texten kann potenziell beeinträchtigt werden, wenn statisches YaRN für lange Kontexte aktiviert ist.
Mit Qwen3-8B nutzen Sie ein starkes Sprachmodell, das leistungsfähig, effizient und vollständig kommerziell einsetzbar ist – ideal für den produktiven Einsatz in eigenen Systemen, lokal oder in der Cloud. Ob Assistenzsysteme, Recherchetools oder Automatisierung: Unsere KI-Experten unterstützen Sie bei Auswahl, Integration und Hosting – individuell auf Ihre Ziele abgestimmt.
Ja, mit starker Quantisierung (z.B. über llama.cpp GGUF) und ausreichend RAM (mind. 16-32GB empfohlen) ist eine CPU-Inferenz möglich. Die Geschwindigkeit ist für manche Anwendungen akzeptabel, GPU-Beschleunigung wird jedoch für bessere Performance empfohlen.
Für FP16-Inferenz ca. 16-20 GB. Mit 4-Bit-Quantisierung kann der Bedarf auf ca. 5-10 GB VRAM sinken, was den Betrieb auf vielen gängigen Consumer-GPUs ermöglicht.
Ja, sowohl der Code als auch die Modellgewichte von Qwen3-8B sind unter der Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht, welche die kommerzielle Nutzung gestattet.
Das Modell unterstützt nativ 32K Token. Für längere Kontexte (bis zu 131K) kann die YaRN-Skalierungsmethode in kompatiblen Frameworks aktiviert werden. Beachten Sie die Hinweise zur potenziellen Leistungsbeeinträchtigung bei kürzeren Texten, wenn statisches YaRN verwendet wird.
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