Жасанды интеллекттің қарқынды дамып келе жатқан ландшафтында 2025 жылы үлкен тіл үлгілерінде (LLM) айтарлықтай жетістіктерге қол жеткізілді. Алдыңғы қатарда Alibaba-ның Qwen2.5, DeepSeek-тің V3 және R1 үлгілері және OpenAI-дің ChatGPT бар. Осы үлгілердің әрқайсысы кестеге бірегей мүмкіндіктер мен инновацияларды әкеледі. Бұл мақала Qwen2.5 төңірегіндегі соңғы әзірлемелерді зерттеп, оның мүмкіндіктері мен өнімділігін DeepSeek және ChatGPT-пен салыстырып, қазіргі уақытта AI жарысында қай модель жетекші екенін анықтауға мүмкіндік береді.
Qwen2.5 дегеніміз не?
қайта қарау
Qwen 2.5 — 0.5В-тан 72В-ге дейінгі параметрлерге дейінгі бірнеше өлшемдерде қолжетімді Alibaba Cloud-тың ең соңғы тығыз, тек декодерлерге арналған үлкен тіл үлгісі. Ол нұсқауларды орындау, құрылымдық нәтижелер (мысалы, JSON, кестелер), кодтау және математикалық есептерді шешу үшін оңтайландырылған. 29-дан астам тілге және 128 мың таңбалауышқа дейінгі мәтінмән ұзындығына қолдау көрсететін Qwen2.5 көптілді және доменге арналған қолданбаларға арналған.
Басты ерекшеліктер
- Көптілді қолдау: Жаһандық пайдаланушы базасын қамтамасыз ететін 29-дан астам тілді қолдайды.
- Кеңейтілген контекст ұзындығы: Ұзын құжаттар мен сөйлесулерді өңдеуге мүмкіндік беретін 128 мың таңбалауышқа дейін өңдейді.
- Мамандандырылған нұсқалар: Бағдарламалау тапсырмаларына арналған Qwen2.5-Coder және математикалық есептерді шешуге арналған Qwen2.5-Math сияқты үлгілерді қамтиды.
- Арнайы мүмкіндіктер: Hugging Face, GitHub сияқты платформалар және жаңадан іске қосылған веб-интерфейс арқылы қол жетімді chat.qwenlm.ai.
Qwen 2.5-ті жергілікті түрде қалай пайдалануға болады?
Төменде қадамдық нұсқаулық берілген 7 B Чат бақылау пункті; үлкенірек өлшемдер GPU талаптарында ғана ерекшеленеді.
1. Аппараттық алғышарттар
| моделі | 8 битке арналған vRAM | 4-битке арналған vRAM (QLoRA) | Диск өлшемі |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5-7B | 14 ГБ | 10 ГБ | 13 ГБ |
| Qwen 2.5-14B | 26 ГБ | 18 ГБ | 25 ГБ |
Бір RTX 4090 (24 ГБ) толық 7 биттік дәлдікпен 16 В тұжырымы үшін жеткілікті; осындай екі карта немесе процессордың жүктемесі плюс кванттау 14 Б жұмыс істей алады.
2. Орнату
bashconda create -n qwen25 python=3.11 && conda activate qwen25
pip install transformers>=4.40 accelerate==0.28 peft auto-gptq optimum flash-attn==2.5
3. Жылдам қорытынды сценарийі
pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch, transformers
model_id = "Qwen/Qwen2.5-7B-Chat"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto"
)
prompt = "You are an expert legal assistant. Draft a concise NDA clause on data privacy."
tokens = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)
with torch.no_grad():
out = model.generate(**tokens, max_new_tokens=256, temperature=0.2)
print(tokenizer.decode(out, skip_special_tokens=True))
The trust_remote_code=True жалау қажет, себебі Qwen әдетті жібереді Айналмалы позицияны енгізу қаптама.
4. LoRA көмегімен дәл баптау
Параметрі тиімді LoRA адаптерлерінің арқасында сіз Qwen-ді 50 ГБ бір графикалық процессорда 24 сағаттан аз уақыт ішінде ~XNUMX К домен жұбында (мысалы, медициналық) оқытуға болады:
bashpython -m bitsandbytes
accelerate launch finetune_lora.py \
--model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-7B-Chat \
--dataset openbook_qa \
--per_device_train_batch_size 2 \
--gradient_accumulation_steps 8 \
--lora_r 8 --lora_alpha 16
Алынған адаптер файлын (~120 МБ) қайта біріктіруге немесе сұраныс бойынша жүктеуге болады.
Қосымша: Qwen 2.5 нұсқасын API ретінде іске қосыңыз
CometAPI бірнеше жетекші AI үлгілерінің API интерфейстері үшін орталықтандырылған хаб ретінде әрекет етеді, бұл бірнеше API провайдерлерімен бөлек байланысу қажеттілігін болдырмайды. CometAPI Qwen API біріктіруге көмектесу үшін ресми бағадан әлдеқайда төмен бағаны ұсынады және тіркеліп, жүйеге кіргеннен кейін есептік жазбаңызға $1 аласыз! Тіркелуге және CometAPI тәжірибесіне қош келдіңіз. Qwen 2.5-ті қолданбаларға енгізуді мақсат ететін әзірлеушілер үшін:
1-қадам: Қажетті кітапханаларды орнатыңыз:
bash
pip install requests
2-қадам: API кілтін алыңыз
- Шарлау тармағына өтіңіз CometAPI.
- CometAPI тіркелгіңізбен кіріңіз.
- Таңдаңыз Dasbor.
- «API кілтін алу» түймесін басып, кілтіңізді жасау үшін нұсқауларды орындаңыз.
Қадам 3: API қоңырауларын енгізу
Qwen 2.5. Ауыстыруға сұрау жасау үшін API тіркелгі деректерін пайдаланыңыз тіркелгіңізден нақты CometAPI кілтімен.
Мысалы, Python тілінде:
pythonimport requests API_KEY = "your_api_key_here"
API_URL = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completions"
headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" }
data = { "prompt": "Explain quantum physics in simple terms.", "max_tokens": 200 }
response = requests.post(API_URL, json=data, headers=headers) print(response.json())
Бұл біріктіру Qwen 2.5 мүмкіндіктерін әртүрлі қолданбаларға үздіксіз енгізуге, функционалдылық пен пайдаланушы тәжірибесін жақсартуға мүмкіндік береді. “qwen-max-2025-01-25″,”qwen2.5-72b-instruct” “qwen-max” API сұрауын жіберу және сұраудың негізгі бөлігін орнату үшін соңғы нүкте. Сұраныс әдісі мен сұрау мәтіні API doc веб-сайтымыздан алынған. Біздің веб-сайт сізге ыңғайлы болу үшін Apifox тестін ұсынады.
Қараңыз Qwen 2.5 Max API интеграция мәліметтері үшін. CometAPI соңғы нұсқасын жаңартты QwQ-32B API.Comet API ішіндегі үлгі туралы қосымша ақпаратты қараңыз API құжаты.
Ең жақсы тәжірибелер мен кеңестер
| Сценарий | Ұсыныс |
|---|---|
| Ұзын құжат сұрақ-жауап | ≤16 K таңбалауыштарға үзінділерді бөліңіз және күту уақытын азайту үшін 100 К мәнмәтіннің орнына іздеу арқылы кеңейтілген шақыруларды пайдаланыңыз. |
| Құрылымдық шығыстар | Жүйелік хабарламаны префикспен қойыңыз: You are an AI that strictly outputs JSON. Qwen 2.5 теңестіру жаттығулары шектеулі генерацияда жақсы. |
| Кодты аяқтау | жиынтық temperature=0.0 және top_p=1.0 детерминизмді ұлғайту үшін, содан кейін бірнеше сәулелерді іріктеу (num_return_sequences=4) рейтинг үшін. |
| Қауіпсіздікті сүзгілеу | Alibaba компаниясының ашық бастапқы «Qwen-Guardrails» regex бумасын немесе OpenAI мәтіндік модерациясын-004 бірінші өту ретінде пайдаланыңыз. |
Qwen 2.5 белгілі шектеулері
- Инъекцияға жедел сезімталдық. Сыртқы аудиттер Qwen 18‑VL жүйесінде джейлбрейктің 2.5% табыстылық көрсеткіштерін көрсетеді — бұл нақты үлгі өлшемі қарсылас нұсқауларға қарсы иммунитет жасамайтынын еске салады.
- Латын емес OCR шуы. Көру тілінің тапсырмалары үшін дәл бапталған кезде, модельдің түпкілікті конвейері кейде доменге арналған түзету қабаттарын қажет ететін дәстүрлі және жеңілдетілген қытай глифтерін шатастырады.
- 128 К-де GPU жады жартас. FlashAttention‑2 жедел жадты ауыстырады, бірақ 72 К таңбалауыш арқылы 128 В тығыз алға өту әлі де >120 ГБ vRAM талап етеді; практиктер терезеге қатысуы немесе KV-кэшті сақтауы керек.
Жол картасы және қауымдастық экожүйесі
Qwen командасы бұл туралы айтты Qwen 3.0, гибридті бағыттау магистральіне (Тығыз + ТМ) және бірыңғай сөйлеу-көру-мәтіндік алдын ала дайындыққа бағытталған. Сонымен бірге, экожүйе қазірдің өзінде орналасады:
- Q-агент – саясат ретінде Qwen 2.5‑14B пайдаланатын ReAct стиліндегі ойлар тізбегі агенті.
- Қытайлық қаржылық альпака – Qwen2.5‑7B нұсқасындағы LoRA 1 М нормативтік құжаттармен оқытылды.
- Interpreter плагинін ашыңыз – VS кодындағы жергілікті Qwen бақылау нүктесіне GPT‑4 ауыстырады.
Бақылау нүктелерінің, адаптерлердің және бағалау белдіктерінің үздіксіз жаңартылатын тізімін алу үшін Құшақтап тұрған тұлғаның «Qwen2.5 коллекциясы» бетін тексеріңіз.
Салыстырмалы талдау: Qwen2.5 және DeepSeek және ChatGPT
Өнімділік көрсеткіштері: Түрлі бағалауларда Qwen2.5 дәлелдеуді, кодтауды және көп тілді түсінуді талап ететін тапсырмаларда күшті өнімділікті көрсетті. DeepSeek-V3, ТМ архитектурасы бар, тиімділік пен ауқымдылықта жоғары, есептеу ресурстарын азайтқанда жоғары өнімділікті қамтамасыз етеді. ChatGPT, әсіресе жалпы мақсаттағы тіл тапсырмаларында сенімді үлгі болып қала береді.
Тиімділігі мен құны: DeepSeek модельдері таңбалауыш үшін тек қажетті параметрлерді белсендіру үшін MoE архитектурасын қолдана отырып, олардың үнемді оқытуымен және қорытындыларымен ерекшеленеді. Qwen2.5 тығыз болғанымен, нақты тапсырмалар үшін өнімділікті оңтайландыру үшін арнайы нұсқаларды ұсынады. ChatGPT тренингі оның операциялық шығындарын көрсететін айтарлықтай есептеу ресурстарын қамтыды.
Қол жетімділік және ашық көздің қолжетімділігі: Qwen2.5 және DeepSeek GitHub және Hugging Face сияқты платформаларда қолжетімді модельдермен әртүрлі дәрежеде ашық бастапқы бастапқы принциптерді қабылдады. Qwen2.5 веб-интерфейстің жақында іске қосылуы оның қолжетімділігін арттырады. ChatGPT, бастапқы көзі ашық болмаса да, OpenAI платформасы мен интеграциясы арқылы кеңінен қол жетімді.
қорытынды
Qwen 2.5 арасындағы тәтті жерде отырады жабық салмақтағы премиум қызметтер және толығымен ашық хобби модельдері. Оның рұқсат беретін лицензиялау, көптілділік күші, ұзақ мәтінмәндік құзыреттілік және параметрлер ауқымының кең ауқымы қоспасы оны зерттеулер мен өндіріс үшін сенімді негізге айналдырады.
Ашық бастапқы LLM пейзажы алда келе жатқанда, Qwen жобасы мұны көрсетеді ашықтық пен өнімділік қатар өмір сүре алады. Әзірлеушілер, деректер ғалымдары және саясаткерлер үшін бүгінде Qwen 2.5-ті меңгеру - бұл плюралистік, инновацияға қолайлы AI болашағына инвестиция.
