вариант
Параметр модели
7B
Параметр модели
Аффилированная организация
Alibaba
Аффилированная организация
Открытый исходный код
Тип лицензии
Время выпуска
19 сентября 2024 г.
Время выпуска

Введение модели
Как и Qwen2, модели языка Qwen2.5 поддерживают до 128K токенов и могут генерировать до 8K токенов. Они также сохраняют мультиязычную поддержку более чем для 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.
Смахните влево и вправо, чтобы посмотреть больше
Способность к пониманию языка Способность к пониманию языка
Способность к пониманию языка
Часто делает семантические ошибки, что приводит к очевидным логическим отключениям в ответах.
4.6
Объем знаний Объем знаний
Объем знаний
Имеет значительные знания слепых пятен, часто показывающих фактические ошибки и повторяющуюся устаревшую информацию.
5.6
Способность рассуждать Способность рассуждать
Способность рассуждать
Невозможно поддерживать последовательные сети рассуждений, часто вызывая инвертированную причинность или просчеты.
4.4
Связанная модель
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 Qwen3 — это последнее поколение больших языковых моделей серии Qwen, предлагающее полный набор плотных моделей и моделей с смесью экспертов (MoE).
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 Qwen3 — это последнее поколение больших языковых моделей серии Qwen, предлагающее полный набор плотных моделей и моделей с смесью экспертов (MoE).
Qwen3-32B (Thinking) Qwen3 - это последнее поколение больших языковых моделей в серии Qwen, предлагающая комплексную совокупность плотных и смешанных экспертов (MoE) моделей.
Qwen1.5-72B-Chat Qwen1.5 — это бета-версия Qwen2, сохраняющая архитектуру decoder-only transformer-модели с активацией SwiGLU, RoPE и механизмом внимания с многими головами. Она предлагает девять размеров моделей и имеет усиленные возможности многоязычных и чат-моделей, поддерживающих контекст длиной до 32 768 токенов. Для всех моделей включена система подсказок для ролевых игр, и код поддерживает нативную реализацию в transformers.
Qwen1.5-7B-Chat Qwen1.5 — это бета-версия Qwen2, сохраняющая архитектуру декодерного трансформатора с активацией SwiGLU, RoPE и механизмами внимания с множественными головами. Она предлагает девять размеров моделей и имеет улучшенные возможности многоязычных и чат-моделей, поддерживающих контекст длиной до 32,768 токенов. Все модели имеют включенные системные подсказки для ролевых игр, и код поддерживает нативную реализацию в transformers.
Соответствующие документы
Mastering AI Orchestration: Преобразование хаоса в упорядоченный рабочий процесс Растущее внедрение агентов искусственного интеллекта на предприятиях вызвало острую потребность в надежных решениях для оркестровки. По мере того как предприятия переходят от внедрения одиночных агент
Бизнес-аналитика и аналитика данных: Понимание основных различий Хотя бизнес-аналитика (BI) и аналитика данных (DA) часто упоминаются вместе, они служат разным целям в организациях, управляемых данными. В этом руководстве мы четко разграничим эти важнейшие дисципли
Превращение селфи в 3D-шедевры искусственного интеллекта с помощью флагов и букв через Bing Раскройте свой творческий потенциал и создайте потрясающие 3D-портреты с искусственным интеллектом и индивидуальным национальным колоритом! Это простое и понятное руководство показывает, как превратит
Gemini Nano Banana улучшает согласованность и контроль редактирования изображений в масштабе предприятия, но все еще имеет возможности для совершенствования Представляем Gemini 2.5 Flash ImageКомпания Google представила Gemini 2.5 Flash Image, ранее известную как "нанобанан" во время бета-тестирования. Эта усовершенствованная модель обеспечивает предприят
Аппаратные инновации ИИ: Гуманоиды и аудиовизуальные устройства занимают центральное место на TechCrunch Disrupt 2025 TechCrunch Disrupt 2025: Будущее аппаратного ИИОтметьте в своем календаре 27-29 октября, когда TechCrunch Disrupt вернется в Moscone West в Сан-Франциско и соберет более 10 000 лидеров инноваций на тр
Сравнение модели
Начните сравнение
Вернуться к вершине
OR