Qwen2.5-72B-Instruct
72B
Cantidad de parámetros del modelo
Alibaba
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
19 de septiembre de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
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
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.3
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.5
Comparación de modelos
Qwen2.5-72B-Instruct 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.
Qwen2.5-72B-Instruct 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.
Qwen2.5-72B-Instruct 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.
Qwen2.5-72B-Instruct vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
El nuevo modelo de pensamiento profundo Doubao-1.5 se destaca en campos profesionales como las matemáticas, la programación, el razonamiento científico y tareas generales como la escritura creativa. Ha alcanzado o está cerca del nivel superior de la industria en varios benchmarks autoritarios como AIME 2024, Codeforces y GPQA.
Modelo relacionado
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.
Qwen1.5-7B-Chat
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.
Qwen1.5-14B-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 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.
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