Qwen3-4B-Instruct-2507

MODEL PROFILE模型资料

unsloth · 2025-08-06 发布 · 开源权重

无公开托管渠道

Qwen3-4B-Instruct-2507 是 Qwen3 系列中 4B 规模的指令微调文本模型，权重以 Apache-2.0 协议开放，面向需要在自有硬件上部署轻量通用对话与文本处理能力的开发者与团队。

模型介绍

Qwen3-4B-Instruct-2507 归属 Qwen3 系列，名称中的「2507」为版本标识，权重于 2025 年 8 月 6 日由 unsloth 发布，采用 Apache-2.0 许可，允许商用与二次分发。它是 4B 量级的通用指令模型，输入与输出均为纯文本，主要解决显存与成本受限、但又需要保留基础对话和文本处理能力的问题：相比同系列更大参数版本更容易在单卡环境运行，也常被当作垂直场景微调的起点。站内暂未记录其上下文长度、训练数据构成与评测成绩，架构细节与能力边界需以发布方说明为准，并结合自测结果判断是否匹配业务。

选型建议需要在自有硬件上运行轻量通用文本任务、并看重开源许可自由度时值得优先考虑；若追求复杂推理或代码能力，应转向更大参数版本。

Qwen34B指令微调Apache-2.0开源权重文本模型

关键指标

输入模态文本

HF 下载量34,903

HF 点赞26

适用场景

在单卡或边缘设备上部署本地文档摘要与知识问答服务
为客服与工单系统生成话术改写、要点提炼和回复草稿
作为小参数指令模型的微调基座，快速验证垂类业务效果
批量处理文本分类、信息抽取与结构化格式转换任务
在离线或数据不出域的环境中搭建通用对话助手

暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、模型家族、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。没有任何平台收录，也没有公开报价：可能是自部署权重或尚未开放调用；发布 462 天。

规格与能力

上面没列到的字段

整体沿用 Qwen3 系列的 decoder-only Transformer 主干，4B 规模的稠密结构便于在显存有限的环境中推理；层数、注意力配置等细节公开资料较少。

结构沿用 Qwen3 系列的 decoder-only 稠密 Transformer 主干，4B 参数量通常可在单卡环境完成推理，适合显存预算紧张的部署条件。
能力Instruct 版本针对指令跟随与多轮对话做过对齐，仅处理文本输入输出，适合问答、摘要、改写、抽取这类通用语言任务。
披露站内未记录该权重的上下文长度、训练数据与评测结果，架构与训练细节以发布方说明为准，落地前建议自行核验。

开源权重: 是
许可证: apache-2.0
参数规模: 4B

能力资料未标注

同系列其他规格

型号	厂商	参数	上下文	输入价	输出价
Qwen3-4B	Qwen	4B	—	—	—
Qwen3-4B	mobilint	4B	—	—	—
Qwen3-4B-Base	Qwen	4B	—	—	—
Qwen3-4B-Base	unsloth	4B	—	—	—
Qwen3-4B-DFlash-b16	z-lab	4B	—	—	—
Qwen3-4B-Instruct-2507	Qwen	4B	—	—	—
Qwen3-4B-Instruct-2507-NVFP4	llmat	4B	—	—	—
Qwen3-4B-RPG-Roleplay-V2	Chun121	4B	—	—	—

性能表现

站内没有该模型的第三方跑分，无法给出量化结论，只能依据参数规模与版本定位做定性判断。

强项4B 体量在显存占用与响应延迟上比 8B、14B 级别更轻，适合并发较高或算力受限的场景；指令微调版本开箱即可对话。
短板4B 规模在复杂推理、长链条数学与代码生成上通常弱于同系列更大参数版本，且缺少跑分佐证，能力边界需要实测确认。
适合延迟与成本敏感、任务难度中等的文本处理；不建议在无人值守的情况下直接承担高难度专业推理任务。

价格与性价比

结合各平台报价与同类对比

官方价格未公开，站内也没有可比对的报价数据，成本主要来自自托管所需的算力与运维投入。

定位以 Apache-2.0 开放权重分发，不按 token 计费，实际支出折算为硬件、电力与运维人力，属于一次性投入型方案。
横向对比同页对比的 Llama 3.1 8B、Qwen2.5-14B 等条目价格字段同样缺失，无法给出价差或性价比排序结论。
平台差价站内收录该模型的托管平台数量为 0，暂时没有可比较的托管报价，选型时需直接向服务商询价。
省钱小参数意味着更低的显存门槛与单次推理开销，高频长期调用时自托管通常比按量计费更容易控制总成本。

Qwen3-4B-Instruct-2507 的同类模型对比
模型	上下文	输入价	输出价	输入价差	AA 综合
Meta-Llama-3.1-8B	—	—	—	基准	—
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct	—	—	—	基准	—
Qwen2.5-14B-Instruct	—	—	—	基准	—
Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct	—	—	—	基准	—
Qwen2.5-Coder-32B	—	—	—	基准	—

关于 Qwen3-4B-Instruct-2507 的常见问题

2 条

Qwen3-4B-Instruct-2507 的 API 价格是多少？

当前资料未收录该模型的公开 API 价格：可能是未公开定价，或只提供自部署的开源权重。

Qwen3-4B-Instruct-2507 是开源模型吗？

Qwen3-4B-Instruct-2507 提供开源权重，可以自行下载部署，许可证为 apache-2.0，HuggingFace 下载量 34,903。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。

使用注意

口径参数规模、许可证、模态与发布日期来自站内记录；上下文长度、训练细节与评测成绩暂无数据，不宜据此下能力定论。
边界站内无第三方跑分，文中能力判断均为定性参考；实际表现还会受量化方式、推理框架与提示词设计影响。

资料说明

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。