模型簡介
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還支援超過29種語言的多語言功能，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
5.9
知識覆蓋範圍
擁有主流學科的核心知識，但對尖端跨學科領域的覆蓋範圍有限。
8.5
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
6.5
模型比較
Qwen2.5-72B-Instruct vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Qwen2.5-72B-Instruct vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在數學、編程、科學推理等專業領域以及創意寫作等通用任務方面表現出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多個權威基準測試中達到了或接近行業頂級水平。
相關模型
Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型語言模型，提供一系列密集型和混合專家（MoE）模型。
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 是 Qwen2 的測試版本，仍然採用解碼器-only 的 Transformer 架構模型，具備 SwiGLU 激活函數、RoPE 和多頭注意力機制。它提供了九種不同的模型大小，並增強了多語言和聊天模型的能力，支援高達 32,768 個標記的上下文長度。所有模型都啟用了角色扮演的系統提示，程式碼在 transformers 中原生支援實現。
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 是 Qwen2 的測試版本，保持了解碼器-only 變壓器模型架構，具有 SwiGLU 激活函數、RoPE 和多頭注意力機制。它提供了九種模型大小，並增強了多語言和聊天模型能力，支援 32,768 個標記的上下文長度。所有模型均已啟用角色扮演的系統提示，程式碼在 transformers 中支援本地實現。
Qwen1.5-14B-Chat
Qwen1.5 是 Qwen2 的測試版本，保留了解碼器-only 變壓器模型架構，具有 SwiGLU 激活函數、RoPE 和多頭注意力機制。它提供了九種模型大小，並增強了多語言和對話模型的功能，支援長達 32,768 個標記的上下文長度。所有模型均已啟用角色扮演的系統提示，代碼在 transformers 中支援原生實現。
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