特别是其中的14B/32B版,是最适合单卡部署的大小。据官方信息显示，Qwen2.5在自然语言理解、代码编写、数学解题以及多语言处理等多个方面都有显著增强。本次开源的模型规格。与 Qwen2 相比，Qwen2.5 获得了显著更多的知识（MMLU：85+）并在编码（HumanEval 85+）和数学（MATH 80+）方面能力大幅提升。此外，新
github:github.com/QwenLM/Qwen2 Qwen2.5-Coder-Artifacts 7B/32B模型已经在趋动云『社区项目』上线,无需自己创建环境、下载模型,一键即可快速部署,快来体验Qwen2.5-Coder带来的精彩体验吧! 项目入口:open.virtaicloud.com/we 视频教程: 0 启动开发环境 进入Qwen2.5-Coder-Artifacts项目主页中,点击运行一下,将项目...
作为Qwen2.5家族的一员,Qwen2.5-Coder-7B打败了当时比它尺寸更大的DeepSeek-Coder-V2-Lite和Codestral-20B,成为最强基础编程模型之一。 在此基础上,Qwen2.5-Coder-32B的推出,将规模提升一个数量级达到百亿参数,能力也进一步涌现,水平超越GPT-4o,逐渐逼近闭源模型王者Claude 3.5 Sonnet。 闭源模型山头几个月一换...
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在 McEval 上取得了 65.9 分,支持92种编程语言,并在其中40多种语言上表现出色,在Haskell、Racket等语言上表现格外突出,打败4o等闭源模型同时取得了超高分数。 另外,Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 的多编程语言代码修复能力同样令人惊喜,这将有助于用户理解和修改自己熟悉的编程语言,极大缓...
语言模型方面，Qwen2.5开源了7个尺寸，0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，它们在同等参数赛道都创造了业界最佳成绩，型号设定充分考虑下游场景的不同需求，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B是最受开发者期待的“性价比之王”，可在性能和功耗之间获得最佳平衡，Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-72B。
这些型号的设定充分考虑了下游场景的不同需求：3B 是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B 是最受开发者期待的「性价比之王」，可在性能和功耗之间获得最佳平衡。令人惊喜的是，Qwen2.5-32B 的整体表现甚至超越了 Qwen2-72B。所有 Qwen2.5 系列模型都在 18 万亿（18T）tokens 的数据上进行了预训练。相比 Qwen2...
Qwen2.5 72B与LIama3.1 405B水平相当 相比于Qwen2系列，Qwen2.5系列主要有这么几个方面升级。首先，全面开源。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...
刚刚写完【机器学习】Qwen1.5-14B-Chat大模型训练与推理实战 ,阿里Qwen就推出了Qwen2,相较于Qwen1.5中0.5B、1.8B、4B、7B、14B、32B、72B、110B等8个Dense模型以及1个14B(A2.7B)MoE模型共计9个模型,Qwen2包含了0.5B、1.5B、7B、57B-A14B和72B共计5个尺寸模型。从尺寸上来讲,最关键的就是推出了57B-A14B这...
语言模型方面,Qwen2.5开源了7个尺寸,0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B,它们在同等参数赛道都创造了业界最佳成绩,型号设定充分考虑下游场景的不同需求,3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸;32B是最受开发者期待的“性价比之王”,可在性能和功耗之间获得最佳平衡,Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-72B。
Qwen2.5-Coder: 1.5B, 7B, 以及即将推出的32B; Qwen2.5-Math: 1.5B, 7B, 以及72B。 除了3B和72B的版本外,Qwen2.5所有的开源模型都采用了 Apache 2.0 许可证。您可以在相应的模型仓库中找到许可证文件。此外,本次通义千问团队还开源了性能不输于GPT-4o的Qwen2-VL-72B ...