Qwen2.5-Max
N/A
Quantité de paramètre de modèle
Alibaba
Organisation affiliée
Source fermée
Type de licence
28 janvier 2025
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
Qwen 2.5 Max est un modèle MoE (Mixture-of-Experts) de grande taille entraîné avec plus de 20 billions de tokens de données pré-entraînement et un schéma de post-entraînement minutieusement conçu.
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
Capable de comprendre des contextes complexes et de générer des phrases logiquement cohérentes, bien que parfois hors du contrôle de la tonalité.
7.5
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.8
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
6.8
Comparaison du modèle
Qwen2.5-Max 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.
Qwen2.5-Max 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-Max 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-Max 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-Max 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.
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