“我们将我们基于 API 的模型最新版本Qwen-Plus与领先的专有和开源模型进行了基准测试，包括 GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1-405B 和 DeepSeek-V2.5。这次比较展示了 Qwen-Plus 在当前大型语言模型领域的竞争优势。我们表明Qwen-Plus在许多方面显著优于 DeepSeek-V2.5，并在 Llama
通过精心设计的层数（如7B版本固定28层）和优化的上下文处理机制（如14B-Instruct的context_length参数），模型在减少参数量的同时，仍保持了语言理解、推理、数学及编码能力的顶级水平。特别值得注意的是，Qwen2.5在小尺度模型（≤7B）中实现了多项SOTA成绩，甚至在与参数规模五倍于自身的Llama-3-405B-Instruct对比...
模型服务包括qwen-turbo、qwen-plus和qwen-max,qwen-turbo速度更快,qwen-plus效果更优,qwen-max是最新发布的千亿级通义千问2.0模型。详情请查看文档。 请首先前往官网开通DashScope,获得API Key(AK)。建议通过环境变量设置AK: export DASHSCOPE_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY" 随后安装相关代码包,点击此处查看...
他们研究表明，用户对于生产用的10B-30B参数范围以及移动端应用的3B规模的模型有浓厚兴趣。因此在原有开源同尺寸（0.5/1.5/7/72B）基础上，还新增了14B、32B以及3B的模型。同时，通义还推出了Qwen-Plus与Qwen-Turbo版本，可以通过阿里云大模型服务平台的API服务进行体验。可以看到，超半数模型都支持128K上下文，最...
近期的多项工作都趋向于采用更大的模型参数量,以提升模型的性能,例如c4ai-command-r-plus的参数量为104B,DBRX的参数量为132B、Mixtral-8x22B的参数量为141B,以及Llama3的70B参数量。 虽然c4ai-command-r-plus和Llama3是多语言模型,其中也包含中文,但实测下来,在中文任务上的表现仍有较大的提升空间。随着...
通通义千问三款主力模型再降价 最高降幅85% 继5月首次大幅降价后,阿里云百炼平台上的三款通义千问主力模型再次降价。Qwen-Turbo价格直降85%,低至百万tokens 0.3元,Qwen-Plus和Qwen-Max分别再降价80%和50%。其中,Qwen-Plus推理能力追平GPT4,可应用于复杂任务,是效果、速度及成本均衡的最优选择,降价后,Qwen-Plu...
首先来看编程模型最核心的能力——代码生成。 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在多个流行的代码生成基准上都取得了开源SOTA。 而且在HumanEval、McEval、Spider、EvalPlus、BigCodeBench等基准上,都超越了闭源的GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。 其次,代码修复方面,在主流基准Aider上,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct略胜GPT-4o。
您与大模型的对话(输入和输出)会受到模型上下文长度的限制。对于通常的长上下文场景,通义千问Plus(最大约13万Token)或通义千问Turbo(最大100万Token)可以满足需求;而对于超过100万Token的超长上下文场景,建议使用Qwen-Long模型。Qwen-Long提供长达1,000万Token(约1,500万字)的上下文长度,支持上传文档并基于文档进行...
当前qwen-vl-max、qwen-vl-plus模型已支持上下文缓存(Context Cache)。若您的请求被系统判断命中了 Cache,被命中的 Token 会按照cached_token来计费,cached_token的单价为input_token单价的40%;未被命中的 Token 仍按照input_token计费。 模型选型建议