Cómo usar Qwen 2.5: una guía completa

Qwen Qwen 2.5 se ha consolidado como un actor clave en el cambiante panorama de la inteligencia artificial, ofreciendo capacidades avanzadas de comprensión del lenguaje, razonamiento y generación de código. Desarrollado por Alibaba Cloud, este modelo está diseñado para competir con los líderes del sector, ofreciendo aplicaciones versátiles en diversos ámbitos. Este artículo profundiza en las complejidades de Qwen 2.5, explorando sus características, uso y cómo se compara con otros modelos como DeepSeek R1.

¿Qué es Qwen 2.5?

Qwen 2.5 es un modelo de lenguaje de IA de propósito general desarrollado por Alibaba Cloud. Destaca en la comprensión del lenguaje, el razonamiento y la generación de código, posicionándose como una herramienta versátil en la industria de la IA. A diferencia de los modelos centrados únicamente en tareas específicas, Qwen 2.5 ofrece un rendimiento de vanguardia en diversas aplicaciones, desde soluciones empresariales hasta investigación y desarrollo.

Características principales de Qwen 2.5

1. Soporte de idiomas mejorado: Qwen 2.5 admite más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés y árabe.

2. Manejo de contexto extendido: El modelo puede procesar hasta 128 8 tokens y generar contenido de hasta 0 2 tokens, lo que lo hace adecuado para gestionar contenido extenso y conversaciones complejas. citeturnXNUMXsearchXNUMX

3. Variantes especializadas: Qwen 2.5 incluye modelos especializados como Qwen 2.5-Coder para tareas de codificación y Qwen 2.5-Math para cálculos matemáticos, lo que mejora su versatilidad.

4. Calidad de datos mejorada: La calidad de los datos previos al entrenamiento del modelo se ha mejorado significativamente mediante el filtrado de datos, la integración de datos matemáticos y de codificación y el uso de datos sintéticos de alta calidad.

5. Indicaciones del sistema adaptativo: Qwen 2.5 muestra una adaptabilidad mejorada a diversas indicaciones del sistema, mejorando sus capacidades de juego de roles y funcionalidades de chatbot.

¿Cómo utilizar Qwen 2.5?

Qwen 2.5 es un potente modelo de IA que puede utilizarse para el procesamiento del lenguaje natural, el razonamiento y la generación de código. Tanto si eres desarrollador, investigador o empresario, comprender cómo acceder e integrar Qwen 2.5 eficazmente te permitirá maximizar su potencial.

¿Cómo acceder a Qwen 2.5?

Para empezar a usar Qwen 2.5, debe acceder a través de uno de los canales disponibles. Estas son las claves para acceder:

API de Alibaba Cloud:

• Qwen 2.5 está disponible a través de los servicios de inteligencia artificial de Alibaba Cloud.
• Puede registrarse en Alibaba Cloud y obtener credenciales API para utilizar el modelo.
• Visite el sitio web de Alibaba Cloud y navegue hasta la sección de servicios de IA.

Centro de modelos de caras abrazadas:

• Qwen 2.5 está alojado en Hugging Face, donde puedes descargarlo o usarlo a través de la biblioteca de Transformers.
• Ideal para desarrolladores que buscan ajustar o ejecutar el modelo localmente.

4. Para desarrolladores: acceso a la API

• CometAPI ofrece un precio mucho más bajo que el oficial para ayudarte a integrar la API qwen (nombre del modelo: qwen-max;). ¡Obtendrás $1 en tu cuenta después de registrarte e iniciar sesión! Bienvenido a registrarte y a experimentar CometAPI.
• CometAPI actúa como un centro centralizado para las API de varios modelos de IA líderes, lo que elimina la necesidad de interactuar con múltiples proveedores de API por separado.

Guía paso a paso: ¿Cómo utilizar Qwen 2.5?

Una vez que tenga acceso, siga estos pasos para utilizar Qwen 2.5 de manera efectiva:

Paso 1: Obtener credenciales de API (para acceso a la nube)

• Inicia sesión en tu Alibaba Cloud cuenta.
• Navegue a Servicios de modelos de IA y suscríbete a Qwen 2.5.
• Recupera tu Clave API desde el tablero.

Paso 2: Instale las bibliotecas requeridas

Para los usuarios de Python, instale las dependencias necesarias:

pip install requests transformers torch

Si usa Hugging Face:

pip install transformers

Paso 3: Realizar una solicitud de API (uso de la nube)

Utilice Python para enviar una solicitud a la API de Qwen 2.5:

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

Este script envía una solicitud a Qwen 2.5 y recupera una respuesta.

Ejecución de Qwen 2.5 localmente

Si usa Hugging Face, cargue el modelo de la siguiente manera:

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

Este método le permite ejecutar el modelo en su sistema local.

CometAPI integra la API qwen

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

Por favor, consulte API de instrucciones de Qwen 2.5 Coder 32B y API máxima de Qwen 2.5 Para obtener detalles de integración, CometAPI ha actualizado la última versión. API QwQ-32B.

Aprovechamiento de modelos especializados

1. Codificador Qwen 2.5: Para tareas de codificación, Qwen 2.5-Coder ofrece capacidades mejoradas de generación y comprensión de código, admite múltiples lenguajes de programación y ayuda en tareas como la finalización y depuración de código.

2. Qwen 2.5-Matemáticas: Esta variante está diseñada para cálculos matemáticos y proporciona soluciones precisas a problemas matemáticos complejos, lo que la hace valiosa para fines educativos y de investigación.

¿Cómo se compara Qwen 2.5 con DeepSeek R1?

En el competitivo panorama de la IA, comparar Qwen 2.5 con modelos como DeepSeek R1 proporciona información sobre sus respectivas fortalezas y aplicaciones.

Puntos de referencia de rendimiento

Las pruebas de referencia indican que Qwen 2.5 supera a DeepSeek R1 en varias áreas clave:

• Arena-Duro (Preferencia): Qwen 2.5 obtuvo una puntuación de 89.4, superando los 1 de DeepSeek R85.5, lo que indica una mayor preferencia en las evaluaciones de los usuarios.
• MMLU-Pro (Conocimiento y Razonamiento): Ambos modelos tuvieron un desempeño similar: Qwen 2.5 obtuvo una puntuación de 76.1 y DeepSeek R1 de 75.9, mostrando capacidades de conocimiento y razonamiento comparables.
• GPQA-Diamond (Control de calidad de sentido común): Qwen 2.5 obtuvo una puntuación de 60.1, ligeramente por delante del 1 de DeepSeek R59.1, lo que refleja una mejor comprensión del sentido común.

Especialización y versatilidad

Mientras que DeepSeek R1 se centra principalmente en tareas de razonamiento, Qwen 2.5 ofrece una gama más amplia de aplicaciones, incluyendo la comprensión del lenguaje, el razonamiento y la generación de código. Esta versatilidad hace que Qwen 2.5 sea adecuado para diversos casos de uso, desde soluciones empresariales hasta investigación y desarrollo.

2. Qwen 2.5 frente a otros modelos de IA

Conclusión

Qwen 2.5 se erige como un modelo de IA versátil y potente, que ofrece capacidades avanzadas de comprensión de lenguajes, razonamiento y generación de código. Su amplio soporte lingüístico, su capacidad para gestionar contextos extensos y variantes especializadas como Qwen 2.5-Coder y Qwen 2.5-Math mejoran su aplicabilidad en diversos ámbitos. En comparación con modelos como DeepSeek R1, Qwen 2.5 demuestra un rendimiento superior en diversas pruebas de rendimiento, lo que destaca su potencial como solución de IA líder. Al comprender sus características e integrarlo eficazmente en las aplicaciones, los usuarios pueden aprovechar al máximo el potencial de Qwen 2.5 para satisfacer sus necesidades de IA.