Qwen1.5-7B-Chat
7B
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 de 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, con un contexto de longitud de 32.768 tokens. Todos los modelos tienen habilitados prompts de sistema para interpretación de 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.
4.5
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
5.1
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
2.2
Comparación de modelos
Qwen1.5-7B-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.
Qwen1.5-7B-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.
Qwen1.5-7B-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.
Qwen1.5-7B-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.
Qwen1.5-7B-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.
Documentos relevantes
El Senado de EE.UU. retira la moratoria de la IA del proyecto de presupuesto en medio de la polémica
El Senado deroga por abrumadora mayoría la moratoria a la regulación de la IAEn una rara muestra de unidad bipartidista, los legisladores estadounidenses votaron casi por unanimidad el martes para e
Por qué la IA se quedó corta en las inundaciones de Texas de 2025: Lecciones fundamentales sobre la respuesta ante catástrofes
Aquí está la versión reescrita:Las inundaciones de Texas de 2025: Una llamada de atenciónEn julio de 2025, Texas se enfrentó a unas inundaciones catastróficas que pusieron de manifiesto lagunas crític
Última oportunidad de conseguir entradas con descuento para TechCrunch Sessions: AI Event
No se trata de una conferencia tecnológica más: el Zellerbach Hall de la Universidad de Berkeley está a punto de acoger la reunión sobre inteligencia artificial más importante del año. Cuando las puer
Guía de automatización de boletines informativos con IA: Racionalice su flujo de trabajo con facilidad
Aquí está mi reescritura del contenido HTML manteniendo estrictamente todas las etiquetas y estructura originales:Puntos clave Implementar un flujo de trabajo automatizado de boletines utilizando las
Escapadas a playas hawaianas: Nuevos lazos y giros sorprendentes
Imagínese en una playa hawaiana virgen, con la luz del sol calentándole la piel y las olas creando un ritmo relajante. Para Josh, esta visión se hizo realidad tras años de dedicación. Lo que comienza
