Qwen2-7B-Instruct
7B
Modelo Parâmetro Quantidade
Alibaba
Organização afiliada
Código aberto
Tipo de licença
6 de Junho de 2024
Tempo de liberação
Figuras relacionadas
Introdução ao modelo
Qwen2 é a nova série dos modelos grandes de linguagem Qwen.
Pontuação abrangente
Diálogo de idiomas
Reserva de conhecimento
Associação de Raciocínio
Cálculo matemático
Escrita de código
Comando seguindo
Deslize para a esquerda e para a direita para ver mais
Capacidade de compreensão de idiomas
Muitas vezes, faz mal julgamentos semânticos, levando a óbvias desconexões lógicas nas respostas.
4.3
Escopo de cobertura do conhecimento
Possui pontos cegos significativos, geralmente mostrando erros factuais e repetindo informações desatualizadas.
6.4
Capacidade de raciocínio
Incapaz de manter cadeias de raciocínio coerentes, geralmente causando causalidade invertida ou erros de cálculo.
3.6
Comparação de modelos
Qwen2-7B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Qwen2-7B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen2-7B-Instruct vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini é um modelo de API produzido pela OpenAI, com o número de versão específico sendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
Qwen2-7B-Instruct vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro é um modelo lançado pela equipe de pesquisa em inteligência artificial Google DeepMind, utilizando o número de versão Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
Qwen2-7B-Instruct vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 é um forte modelo de linguagem Mixture-of-Experts (MoE), caracterizado por treinamento econômico e inferência eficiente. Ele consiste em 236 bilhões de parâmetros no total, dos quais 21 bilhões são ativados para cada token. Em comparação com o DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta um desempenho superior, economizando 42,5% nos custos de treinamento, reduzindo o cache KV em 93,3% e aumentando a capacidade máxima de geração em 5,76 vezes.
Modelo relacionado
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507
Qwen3 é a última geração de modelos de linguagem de grande escala da série Qwen, oferecendo uma coleção abrangente de modelos densos e de mistura de especialistas (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
Qwen3 é a geração mais recente de grandes modelos de linguagem na série Qwen, oferecendo uma suíte abrangente de modelos densos e de mixture-of-experts (MoE).
Qwen2.5-7B-Instruct
Assim como o Qwen2, os modelos de linguagem Qwen2.5 suportam até 128K tokens e podem gerar até 8K tokens. Eles também mantêm suporte multilíngue para mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês, árabe e muito mais.
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 é a última geração de modelos de linguagem grande na série Qwen, oferecendo uma ampla gama de modelos densos e mistura de especialistas (MoE).
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 é a versão beta do Qwen2, mantendo sua arquitetura como um modelo de transformador apenas decodificador com ativação SwiGLU, RoPE e mecanismos de atenção de múltiplas cabeças. Ele oferece nove tamanhos de modelos e tem capacidades multilíngues e de chat aprimoradas, suportando uma extensão de contexto de 32.768 tokens. Todos os modelos têm prompts de sistema habilitados para atuação de papéis, e o código suporta implementação nativa nos transformers.
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