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Come usare Qwen 2.5: una guida completa

Qwen 2.5 è emerso come un attore formidabile nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, offrendo funzionalità avanzate nel linguaggio

AnnaTeam di ricerca su modelli AI e API

Aggiornato Sep 3, 2026 7 min di lettura

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Qwen 2.5 è emerso come un formidabile player nel panorama in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale, offrendo capacità avanzate nella comprensione del linguaggio, nel ragionamento e nella generazione di codice. Sviluppato da Alibaba Cloud, questo modello è progettato per rivaleggiare con i leader del settore, fornendo applicazioni versatili in vari domini. Questo articolo approfondisce le complessità di Qwen 2.5, esplorandone le caratteristiche, l'utilizzo e il confronto con altri modelli come DeepSeek R1.

Qwen 2.5

Che cos'è Qwen 2.5?

Qwen 2.5 è un modello di linguaggio AI generico sviluppato da Alibaba Cloud. Eccelle nella comprensione del linguaggio, nel ragionamento e nella generazione di codice, posizionandosi come una potenza versatile nel settore dell'AI. A differenza dei modelli focalizzati esclusivamente su attività specifiche, Qwen 2.5 offre prestazioni all'avanguardia in varie applicazioni, dalle soluzioni aziendali alla ricerca e sviluppo. citeturn0search0

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Pubblicato il Mar 19, 2025

Ultimo aggiornamento Sep 3, 2026

658 visualizzazioni

Revisionato per chiarezza, attribuzione delle fonti e terminologia API aggiornata.

pip install requests transformers torch

pip install transformers

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())

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))

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)

caratteristica	Qwen 2.5 72B	GPT-4o (OpenAI)	Gemelli 1.5 (Google)	LLaMA 2 (Meta)
Tipo di modello	Intelligenza artificiale per uso generale	Ragionamento avanzato e intelligenza artificiale conversazionale	AI ottimizzata per ricerche su larga scala e attività multimodali	Intelligenza artificiale orientata alla ricerca e ottimizzabile
Dati di allenamento	18 trilioni di token	Proprietario (stima trilioni)	Proprietario (i vasti set di dati di Google)	Set di dati pubblici (regolabili con precisione)
Finestra di contesto	Token 128,000	Token 128,000	1 milioni di token	Token 4,096
Supporto multimodale	Sì (testo, immagini, audio)	Sì (testo, immagini, audio, video)	Sì (testo, immagini, audio, video, codice)	Non
Abilità di codifica	Forte	Leader del settore	Forte	Adeguata
Supporto multilingue	Lingue 29	Più di 50 lingue	Più di 100 lingue	Limitato
Open Source	Si	Non	Non	Si

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Come usare Qwen 2.5: una guida completa

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Che cos'è Qwen 2.5?

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Caratteristiche principali di Qwen 2.5

Come utilizzare Qwen 2.5?

Come accedere a Qwen 2.5?

API di Alibaba Cloud:

Hub del modello Hugging Face:

4. Per gli sviluppatori: accesso API

Guida passo passo: come utilizzare Qwen 2.5?

Passaggio 1: ottenere le credenziali API (per l'accesso al cloud)

Passaggio 2: installare le librerie richieste

Passaggio 3: effettuare una richiesta API (utilizzo del cloud)

Esecuzione di Qwen 2.5 in locale

CometAPI integra qwen API

Sfruttare modelli specializzati

Come si confronta Qwen 2.5 con DeepSeek R1?

Benchmark delle prestazioni

Specializzazione e Versatilità

2. Qwen 2.5 vs. altri modelli di intelligenza artificiale

Conclusione