Qwen1.5-32B-Chat
32B
Quantité de paramètre de modèle
Alibaba
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
3 avril 2024
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Qwen1.5 est la version bêta de Qwen2, conservant une architecture de modèle de transformation à décoder-seul avec l'activation SwiGLU, RoPE et les mécanismes d'attention multi-têtes. Elle offre neuf tailles de modèles et possède des capacités améliorées pour les modèles multilingues et de conversation, prenant en charge une longueur de contexte de 32,768 tokens. Tous les modèles ont activé les invites système pour les rôles, et le code supporte une implémentation native dans transformers.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Peut gérer la compréhension de base des conversations quotidiennes, mais lutte avec des métaphores et des termes techniques.
6.0
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
6.8
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
4.1
Comparaison du modèle
Qwen1.5-32B-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Qwen1.5-32B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API créé par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen1.5-32B-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini est un modèle API produit par OpenAI, avec le numéro de version spécifique étant gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen1.5-32B-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro est un modèle publié par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Google DeepMind, utilisant le numéro de version Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen1.5-32B-Chat vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
Modèle connexe
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 est la dernière génération de grands modèles de langage de la série Qwen, offrant une suite complète de modèles denses et de modèles à mélange d'experts (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 est la dernière génération de grands modèles de langage de la série Qwen, offrant une suite complète de modèles denses et de modèles à mélange d'experts (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 est la dernière génération de modèles de langue de grande taille dans la série Qwen, offrant un ensemble complet de modèles denses et experts mixtes (MoE).
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 est la version bêta de Qwen2, conservant son architecture de modèle de transformation de type decoder-only avec l'activation SwiGLU, RoPE et les mécanismes d'attention multi-têtes. Elle propose neuf tailles de modèles et possède des capacités améliorées en matière de multilinguisme et de modèles de conversation, prenant en charge une longueur de contexte de 32 768 tokens. Tous les modèles disposent de prompts système pour le jeu de rôles, et le code supporte une implémentation native dans transformers.
Documents pertinents
Révolution de la mise à l'échelle de la publicité par l'IA : Multiplier la créativité par 10 en 2025
Le paysage de la publicité numérique continue d'évoluer rapidement, rendant l'innovation impérative pour réussir face à la concurrence. À l'approche de 2025, la fusion de l'intelligence artificielle e
Les systèmes de recrutement par IA révèlent les biais cachés qui influencent les décisions d'embauche
Les biais cachés du recrutement par l'IA : Lutter contre la discrimination systémique dans les algorithmes de recrutementIntroductionLes outils d'embauche alimentés par l'IA promettent de transformer
L'adoption de l'IA par les entreprises plafonne, selon les données de Ramp
L'adoption de l'IA par les entreprises atteint un plateauAlors que les entreprises se sont d'abord précipitées pour mettre en œuvre des solutions d'intelligence artificielle, l'enthousiasme semble se
Pokemon FireRed Kaizo IronMon Challenge : Règles essentielles et stratégies gagnantes
Le défi Pokemon FireRed Kaizo IronMon est l'un des tests ultimes du jeu : un gant brutal qui brise les stratégies Pokemon conventionnelles et oblige les joueurs à repenser chaque décision. Cette varia
Les outils de gestion des tâches pilotés par l'IA optimisent la productivité et l'efficacité
L'avenir de la productivité : La gestion des tâches par l'IADans notre paysage numérique en constante accélération, une gestion efficace des tâches est devenue essentielle à la réussite professionnell
