This model is deprecated. We only continue performance benchmarking for the default 10k input token workload. Results for other workloads are historical and no longer updated.
Alibaba has launched a newer model, Qwen3.5 4B (Non-reasoning). We suggest considering it instead.
For more information, see comparison of Qwen3.5 4B (Non-reasoning) to other models and API provider benchmarks for Qwen3.5 4B (Non-reasoning).
Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 4B 2507 Instruct
Resumo do modelo
Velocidade
Verbosidade
Qwen3 4B 2507 Instruct está entre os modelos líderes em inteligência e tem preço competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 262k tokens.
Qwen3 4B 2507 Instruct alcança 7 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 5).
O preço do Qwen3 4B 2507 Instruct é de $0.00 por 1M de tokens de entrada (preço competitivo, mediana: $0.00) e $0.00 por 1M de tokens de saída (preço competitivo, mediana: $0.00).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 262k ~393 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 4.0B |
| Licença | Apache 2.0 |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
Destaques
Velocidade
InteligênciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: Score
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task
Custo
Cost per Intelligence Index Task
Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index
Pricing: Cache Hit, Input, and Output
Janela de contexto
Context Window
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Model Size: Total and Active Parameters
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Qwen3 4B 2507 Instruct
O Qwen3 4B 2507 Instruct foi lançado em 6 de agosto de 2025.
Alibaba criou o Qwen3 4B 2507 Instruct.
Qwen3 4B 2507 Instruct alcança 7 pontos (estimativa) no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 5).
Não, o Qwen3 4B 2507 Instruct não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
Qwen3 4B 2507 Instruct aceita entrada em texto.
Qwen3 4B 2507 Instruct permite saída em texto.
Não, o Qwen3 4B 2507 Instruct não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o Qwen3 4B 2507 Instruct não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
Qwen3 4B 2507 Instruct tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o Qwen3 4B 2507 Instruct é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
Qwen3 4B 2507 Instruct tem 4,02 bilhões parâmetros.
Qwen3 4B 2507 Instruct foi lançado sob a licença Apache 2.0. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
Qwen3 4B 2507 Instruct alcança 7 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
Qwen3 4B 2507 Instruct é um modelo de pesos abertos que pode ser auto-hospedado. Ver provedores
Qwen3 4B 2507 Instruct é um modelo de pesos abertos que pode ser baixado e auto-hospedado. Comparar provedores