Qwen1.5-7B-Chat
7B
Modellparametermenge
Alibaba
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
4. Februar 2024
Freigabezeit
Verwandte Personen
Modelleinführung
Qwen1.5 ist die Beta-Version von Qwen2 und behält die Architektur eines Decoder-Only-Transformers mit SwiGLU-Aktivierung, RoPE und Multi-Head-Attention-Mechanismen bei. Es bietet neun Modellgrößen und verbesserte Multilinguismus- und Chat-Modell-Fähigkeiten, wobei eine Kontextlänge von 32.768 Tokens unterstützt wird. Alle Modelle haben System-Prompts für Rollenspiele aktiviert, und der Code unterstützt eine native Implementierung in Transformers.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
4.5
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
5.1
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
2.2
Modellvergleich
Qwen1.5-7B-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Qwen1.5-7B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen1.5-7B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
Qwen1.5-7B-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
Qwen1.5-7B-Chat vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 ist die neueste Generation von großen Sprachmodellen der Qwen-Serie und bietet eine umfassende Sammlung von dichten und Mixture-of-Experts (MoE) Modellen.
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 ist die neueste Generation von Large Language Models in der Qwen-Serie und bietet eine umfassende Suite aus dichten und Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen.
Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 ist die neueste Generation großer Sprachmodelle der Qwen-Reihe und bietet eine umfassende Suite aus dichten und Mixture-of-Experts (MoE)-Modellen.
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 ist die Beta-Version von Qwen2 und behält die Architektur eines decoder-only Transformer-Modells mit SwiGLU-Aktivierung, RoPE und mehrköpfigen Aufmerksamkeitsmechanismen bei. Es bietet neun Modellgrößen und hat verbesserte Mehrsprachigkeits- und Chatmodell-Fähigkeiten, wobei eine Kontextlänge von 32.768 Tokens unterstützt wird. Alle Modelle haben System-Prompts für Rollenspiel aktiviert, und der Code unterstützt die native Implementierung in Transformers.
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