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EU RouterHostYourAI CodeOpenAI-compatible APIAnthropic-compatible APIModel GardenDedicated InstancesPlaygroundFine-tuning (Loes)GPU-Pool anbinden
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DokumentationLeitfaden: Migration zum EU-RouterLeitfaden: eigenes LLM deployen (vLLM)Leitfaden: RAG auf EU-GPUs aufbauenModellkatalog
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Model garden Router · auf Anfrage Dedicated · verfügbar

Qwen3 ASR 1.7B hf

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

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....

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Qwen/Qwen3-ASR-1.7B-hf Auf Anfrage
audio->text · Qwen · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
2B
Parameter
66K
Kontextfenster
8GB
Minimaler VRAM
POST /api/v1/audio/transcriptions Auf Anfrage

Spezifikationen

Parameter 2B
Kontextfenster 65,536 tokens
Minimaler VRAM 8 GB
Architektur Qwen3ASRForConditionalGeneration (vLLM)
Lizenz apache-2.0
Modalität audio->text
Veröffentlicht June 2026
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 €1,95 pro Stunde
Eigene vLLM-Instanz in europäischer Cloud (8 GB VRAM), stundenweise abgerechnet.

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

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/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -F model="Qwen/Qwen3-ASR-1.7B-hf" \
  -F file="@meeting.mp3"

Häufig gestellte Fragen

Kann ich Qwen3 ASR 1.7B hf in der EU betreiben?

Ja. HostYourAI betreibt Qwen3 ASR 1.7B hf 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 Qwen3 ASR 1.7B hf 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 Qwen3 ASR 1.7B hf?

Qwen3 ASR 1.7B hf braucht mehrere GPUs gleichzeitig und läuft deshalb als dediziertes Deployment, das nach GPU-Stunden abgerechnet wird, nicht pro Token. Nennen Sie uns Ihr Volumen, dann rechnen wir es für Sie durch.

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 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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Qwen3.6 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.

36B 262K Kontext Modell ansehen →
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

0.9B 262K Kontext Modell ansehen →
Qwen3.5 0.8B

[!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. In light of its parameter scale, the intended use cases are prototyping, task-specific fine-tuning, and other research or development purposes.

0.9B 262K Kontext Modell ansehen →
Qwen3.5 2B

[!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. In light of its parameter scale, the intended use cases are prototyping, task-specific fine-tuning, and other research or development purposes.

2.3B 262K Kontext Modell ansehen →

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