Model garden Router · auf Anfrage Dedicated · verfügbar

Qwen2.5 14B Instruct

Läuft als eigenes dediziertes GPU-Deployment, direkt über den Wizard startbar. Daten bleiben in Europa.

Qwen2.5 is the latest series of Qwen large language models. For Qwen2.5, we release a number of base language models and instruction-tuned language models ranging from 0.5 to 72 billion parameters. Qwen2.5 brings the following improvements upon Qwen2:

Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct vLLM ready
text->text · Qwen · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
15B
Parameter
33K
Kontextfenster
48GB
Minimaler VRAM
POST /api/v1/chat/completions Auf Anfrage

Spezifikationen

Parameter 15B
Kontextfenster 32,768 tokens
Minimaler VRAM 48 GB
Architektur Qwen2ForCausalLM (vLLM)
Lizenz apache-2.0
Modalität text->text
Veröffentlicht September 2024
Anbieter Qwen ↗

Preise

Gemeinsamer Router · pro Token
Auf Anfrage
Nicht über den gemeinsamen Router verfügbar. Preis auf Anfrage als dediziertes GPU-Deployment.
Dediziertes GPU · pro Stunde
ab €1,68 pro Stunde
Eigene vLLM-Instanz in europäischer Cloud (48 GB VRAM), stundenweise abgerechnet.

Gemeinsamer EU-Router, Pay-per-Token, Scale-to-Zero. Dedizierte GPU-Deployments werden stundenweise abgerechnet, siehe Preise.

✓ Funktionsfähig verifiziert am 26-07-2026, Antwort in 98 ms auf unserer EU-Infrastruktur.

Direkt aufrufen

Drop-in-Ersatz für OpenAI: Ändern Sie nur die Base-URL und den API-Key. Auch das Anthropic-Format (/v1/messages) wird unterstützt.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Häufig gestellte Fragen

Kann ich Qwen2.5 14B Instruct in der EU betreiben?

Ja. HostYourAI betreibt Qwen2.5 14B Instruct auf GPUs in europäischen Rechenzentren über vLLM. Prompts und Outputs verlassen die EU nicht und es ist kein US-Cloud-Anbieter in der Kette.

Ist das Hosting von Qwen2.5 14B Instruct DSGVO-konform?

Ja. Die gesamte Verarbeitung findet innerhalb der EU statt, ein Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) ist verfügbar und die Liste der Subprozessoren ist öffentlich. Open-Source-Gewichte bedeuten außerdem: kein Training mit Ihren Daten.

Was kostet Qwen2.5 14B Instruct?

Qwen2.5 14B Instruct ist auf Anfrage verfügbar: über den gemeinsamen EU-Router nach kurzer Abstimmung oder als dediziertes GPU-Deployment, das pro Stunde abgerechnet wird. Nennen Sie uns Ihren Anwendungsfall, dann richten wir es für Sie ein.

Ist die API OpenAI-kompatibel?

Ja. Sie verwenden die Standard-OpenAI-SDKs mit einer angepassten Base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Auch die Anthropic Messages API wird als Drop-in unterstützt.

Weitere Modelle von Qwen

Qwen3.8 27B FP8

[!Note] This repository contains FP8-quantized model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, TokenSpeed, etc. The quantization method is fine-grained fp8 quantization with block size of 128, and its performance metrics are nearly identical to those of the original model.

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Qwen3 ASR 0.6B hf

The Qwen3-ASR family includes Qwen3-ASR-1.7B and Qwen3-ASR-0.6B, which support language identification and ASR for 52 languages and dialects. Both leverage large-scale speech training data and the strong audio understanding capability of their foundation model, Qwen3-Omni. The 1.7B version achieves state-of-the-art performance among open-source ASR models and is competitive with the strongest proprietary commercial APIs.

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Qwen3 ASR 1.7B hf

The Qwen3-ASR family includes Qwen3-ASR-1.7B and Qwen3-ASR-0.6B, which support language identification and ASR for 52 languages and dialects. Both leverage large-scale speech training data and the strong audio understanding capability of their foundation model, Qwen3-Omni. The 1.7B version achieves state-of-the-art performance among open-source ASR models and is competitive with the strongest proprietary commercial APIs.

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Qwen3.6 27B

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc.

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Qwen3.6 35B A3B

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc.

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Qwen3.5 0.8B Base

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the pre-trained only model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, etc. The intended use cases are fine-tuning, in-context learning experiments, and other research or development purposes, not direct interaction. However, the control tokens, e.g., <|imstart| and <|imend| were trained to allow efficient LoRA-style PEFT with the official chat template, mitigating the need to finetune embeddings, a significant optimization given Qwen3.5's larger

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