Qwen1.5-14B-Chat
14B
Cantidad de parámetros del modelo
Alibaba
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
4 de febrero de 2024
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
Qwen1.5 es la versión beta de Qwen2, manteniendo su arquitectura como un modelo de transformador solo decodificador con activación SwiGLU, RoPE y mecanismos de atención de varias cabezas. Ofrece nueve tamaños de modelo y tiene capacidades mejoradas en multilingüismo y modelos de chat, admitiendo una longitud de contexto de 32.768 tokens. Todos los modelos tienen habilitados los prompts de sistema para roles, y el código admite implementación nativa en transformers.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
5.7
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
5.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
3.8
Comparación de modelos
Qwen1.5-14B-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Qwen1.5-14B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen1.5-14B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen1.5-14B-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen1.5-14B-Chat vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
Modelo relacionado
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes de la serie Qwen, que ofrece una colección completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grandes en la serie Qwen, que ofrece una suite completa de modelos densos y de mezcla de expertos (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 es la última generación de modelos de lenguaje grande de la serie Qwen, ofreciendo una amplia suite de modelos densos y mezcla de expertos (MoE).
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 es la versión beta de Qwen2, manteniendo su arquitectura como un modelo de transformador solo decodificador con activación SwiGLU, RoPE y mecanismos de atención de varias cabezas. Ofrece nueve tamaños de modelos y tiene capacidades mejoradas de lenguaje multilingüe y de chat, admitiendo una longitud de contexto de 32,768 tokens. Todos los modelos tienen prompts de sistema habilitados para roles, y el código admite la implementación nativa en transformers.
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