Name: Qwen2.5-7B-Instruct
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Author: Alibaba

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Qwen2.5-7B-Instruct

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Quantité de paramètre de modèle

Alibaba

Organisation affiliée

Source ouverte

Type de licence

19 septembre 2024

Temps de libération

Site officiel

Documentation du modèle

Rapport technique

Personnalités associées

Jack Ma

Ana Rojo Echeburúa

Junyang Lin

Zhou Jingren

Introduction du modèle

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.

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

Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.

4.6

Portée de la couverture des connaissances

A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.

5.6

Capacité de raisonnement

Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.

4.4

Comparaison du modèle

Qwen2.5-7B-Instruct 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.

Qwen2.5-7B-Instruct 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.

Qwen2.5-7B-Instruct 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.

Qwen2.5-7B-Instruct vs Spark-X1 Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.

Qwen2.5-7B-Instruct vs Qwen-Max-0428 Qwen-Max est un modèle API produit par Alibaba. Il s'agit de la version 0428.

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).

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.

Qwen1.5-7B-Chat Qwen1.5 est la version bêta de Qwen2, conservant une architecture de modèle de transformation uniquement décodeur avec l'activation SwiGLU, RoPE et des mécanismes d'attention multi-têtes. Elle propose 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 incluent des invites système pour le jeu de rôle, et le code prend en charge une implémentation native dans transformers.

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