W miarę jak sztuczna inteligencja nadal ewoluuje, Qwen 2.5 firmy Alibaba wyłania się jako groźny konkurent w dziedzinie dużych modeli językowych (LLM). Wydany na początku 2025 r. Qwen 2.5 oferuje znaczące udoskonalenia w stosunku do swoich poprzedników, oferując zestaw funkcji, które odpowiadają szerokiej gamie aplikacji — od tworzenia oprogramowania i rozwiązywania problemów matematycznych po generowanie treści wielojęzycznych i nie tylko.
W tym artykule zagłębiamy się w zawiłości Qwen 2.5, zapewniając szczegółowy przegląd jego architektury, możliwości i praktycznych zastosowań. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą, badaczem czy profesjonalistą biznesowym, zrozumienie, jak wykorzystać Qwen 2.5, może odblokować nowe możliwości w Twojej pracy.
Czym jest Qwen 2.5?
Qwen 2.5 to rodzina modeli języka dużego Alibaba Cloud z 2025 roku, która obejmuje parametry od 1.5 B do 72 B (oraz 32 B zoptymalizowanego pod kątem rozumowania rodzeństwa) i obecnie obsługuje produkty komercyjne, badawcze i konsumenckie, takie jak Qwen Chat, DashScope i bramkę API zgodną z OpenAI. W porównaniu z Qwen 2 linia 2.5 wprowadza (i) rdzeń Mixture-of-Experts (MoE) dla wydajności, (ii) szkolenie na ~20 T tokenach, (iii) silniejsze śledzenie instrukcji, kodowanie i rozumowanie wielojęzyczne, (iv) warianty vision-language (VL) i w pełni multimodalne „Omni” oraz (v) opcje wdrażania od Alibaba Cloud do samodzielnego hostingu za pośrednictwem GitHub, Hugging Face, ModelScope i Docker/OLLAMA.
Wszystkie rozmiary mają wspólną cechę przepis przedtreningowy ale różnią się w swoich instrukcja-dostrajanie warstwy: Qwen‑Chat (do dialogu otwartego) i Qwen‑Base (do dalszego dostrajania). Większe punkty kontrolne obejmują dodatkowo Qwen 2.5‑Max, edycja Mixture‑of‑Experts (MoE) o ograniczonej liczbie parametrów, która aktywuje 2.7 B parametrów na token, co znacznie obniża koszty wnioskowania na procesorach graficznych.
Najważniejsze elementy architektoniczne Qwen 2.5
Zmiana architektoniczna
Qwen 2.5 stanowi znaczący krok naprzód w rozwoju modelu AI, przede wszystkim ze względu na rozległe szkolenie i udoskonaloną architekturę. Model został wstępnie wytrenowany na kolosalnym zestawie danych obejmującym 18 bilionów tokenów, co stanowi znaczny wzrost w porównaniu z 7 bilionami tokenów użytych w jego poprzedniku, Qwen 2. Ten rozległy zestaw danych szkoleniowych poprawia zrozumienie języka, rozumowania i wiedzy specyficznej dla danej dziedziny przez model.
Qwen 2.5 przyjmuje rozproszony szkielet Mixture‑of‑Experts (MoE): tylko mały podzbiór ekspertów aktywuje się na token, co umożliwia wyższą efektywną pojemność bez liniowego wzrostu kosztów Qwen. Szkolenie wykorzystywało ~20 T tokenów i udoskonalony program nauczania danych z nadzorowanym dostrajaniem (SFT) plus RLHF. Testy porównawcze opublikowane przez zespół pokazują duże korzyści w zakresie MMLU, matematyki GSM8K i wielojęzycznego rozumienia międzyjęzykowego w porównaniu do Qwen 2 i bazowych linii 7 B/70 B.
Rodzina modeli Qwen 2.5
| edycja | Rozmiar | Modalność | Cel i nagłówek |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑1.5B‑Instrukcja | 1.5 mld | Tekst | Urządzenia brzegowe / chatboty, w których pamięć jest ograniczona |
| Qwen 2.5‑7B‑Instrukcja | 7 mld | Tekst | Flagowy program LLM z otwartym kodem źródłowym, obejmujący 32 tys. kontekstów i 29 języków |
| Qwen 2.5‑Omni‑7B | 7 mld | Multimodalny (tekst + obraz + dźwięk + wideo) | Kompleksowa fuzja metod leczenia |
| Qwen 2.5-VL-3B/7B/72B-Instrukt | 3–72B | Wizja-język | Gęste napisy, kontrola jakości dokumentów, OCR, analiza wykresów |
| QwQ‑32B | 32 mld | Tekst (rozumowanie) | MoE specjalizuje się w matematyce/kodowaniu; parzystość z DeepSeek R1 671 B przy koszcie 5% |
| Qwen 2.5‑Max | nieujawniony (wieloekspercki) | Tekst | Wewnętrzny lider testów porównawczych, dostępny poprzez API i Qwen Chat |
Kluczowe możliwości i punkty odniesienia
Instrukcje dotyczące przestrzegania i zasięg wielojęzyczny
Wewnętrzne dokumenty pokazują, że Qwen 2.5‑7B przewyższa Llama‑3 8B na AlpacaEval (92 vs 89) i osiąga 79% współczynnik wygranych przeciwko GPT‑3.5‑Turbo na chińskim MT‑Bench. Obsługiwane języki to turecki, indonezyjski, niemiecki, arabski i suahili. Okno kontekstowe 32 k z kodowaniem pozycyjnym typu „suwak” zapewnia 200‑stronicowe podsumowanie PDF bez fragmentacji.
Kodowanie i rozumowanie
QwQ‑32B osiąga 50.4% w GSM8K (5‑shot) i 74% w HumanEval‑Plus, porównywalnie z DeepSeek R1 przy jednej dwudziestej liczby parametrów. Wczesne testy społeczności pokazują, że model 7 B może kompilować i debugować fragmenty kodu C++ przy użyciu g++‑13 w piaskownicy Dockera z minimalnymi halucynacjami.
Mocne strony multimodalne
Qwen 2.5‑VL‑72B osiąga 62.7% w MMMU i 73.4% w TextVQA, wyprzedzając Gemini 1.5‑Pro w zadaniach OCR tabel (według styczniowego bloga Qwen). Omni‑7B rozszerza to o transkrypcję widma audio i próbkowanie ramek MP4 za pośrednictwem współdzielonego tokenizatora.
Licencjonowanie, bezpieczeństwo i zarządzanie
Alibaba zachowuje kod/licencję Apache 2.0 z dodatkowym „Qian-Wen Odpowiedzialna Sztuczna Inteligencja” jeździec:
- Zabroniony: treści o charakterze terrorystycznym, dezinformacja, wydobywanie danych osobowych.
- Wymagany: programiści muszą implementować filtry treści i znaki wodne w aplikacjach podrzędnych.
Licencja zezwala na użytkowanie komercyjne, ale nakłada obowiązek ujawnienie karty modelu jeśli wagi są modyfikowane i ponownie wdrażane. W Alibaba Cloud moderacja jest wymuszana po stronie serwera; osoby samodzielnie hostujące muszą zintegrować filtr gradientu polityki open source (powiązany w repozytorium).
Mapa drogowa do Qwen 3
Bloomberg i PYMNTS informują, że Alibaba zaprezentuje Qwen 3 „już pod koniec kwietnia 2025 r.”, prawdopodobnie przeskakując do >100 B gęstych parametrów i natywnych możliwości korzystania z narzędzi. Insiderzy sugerują, że klastry GPU 4×2048 na układach ASIC Hanguang 800+ i jądro Triton-Flash-Attention v3 są w fazie testów. Qwen 2.5 pozostanie gałęzią open-source, podczas gdy Qwen 3 może zadebiutować na bardziej restrykcyjnej licencji podobnej do Llama 3-Commercial firmy Meta.
Praktyczne wskazówki dla programistów
- Liczenie żetonów: Qwen używa QwenTokenizer; jego specjalny token jest równy
<|im_end|>w monitach w stylu OpenAI. - Wiadomości systemowe: Owinąć
<|im_start|>system … <|im_end|>aby zachować hierarchię i uniknąć winowajców w postaci wag delta. - Dostrajanie: Zastosuj LoRA rangi 64 tylko na warstwach 20–24; LoRA na wczesnej warstwie daje nieznaczne zyski ze względu na rzadkość MoE.
- Streaming: Włącz DashScope
X-DashScope-Stream: true; rozmiar bloku wynosi 20 tokenów. - Wejście Qwen‑VL: Zakoduj bajty obrazu jako base64; przekaż
inputs=.
Podsumowanie
Qwen 2.5 umacnia pozycję Alibaba Cloud w globalnym wyścigu open-source LLM, łącząc wydajność MoE z liberalną licencją i bufetem ścieżek dostępu — od Qwen Chat jednym kliknięciem do Ollama na laptopie i punktów końcowych DashScope klasy korporacyjnej. Dla badaczy przejrzysty korpus szkoleniowy i silna parytet chińsko-angielski wypełniają lukę pozostawioną przez serię Llama firmy Meta. Dla twórców interfejs API zgodny z OpenAI zmniejsza tarcia migracyjne, podczas gdy multimodalne gałęzie VL/Omni przewidują niedaleką przyszłość, w której tekst, wizja, dźwięk i wideo zbiegają się w ramach zunifikowanej przestrzeni tokenów. Gdy Qwen 3 zbliża się pod koniec tego miesiąca, Qwen 2.5 służy zarówno jako poligon doświadczalny, jak i solidny model produkcyjny — taki, który już teraz zmienia rachunek konkurencyjny AI na dużą skalę w 2025 roku.
Dla programistów: dostęp do API
Interfejs API Comet oferuje cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby pomóc Ci zintegrować Qwen API, a po zarejestrowaniu i zalogowaniu otrzymasz 1$ na swoje konto! Zapraszamy do rejestracji i doświadczenia CometAPI.
CometAPI działa jako scentralizowany hub dla interfejsów API kilku wiodących modeli sztucznej inteligencji, eliminując potrzebę osobnej współpracy z wieloma dostawcami interfejsów API.
Sprawdź Qwen 2.5 Max API aby uzyskać szczegółowe informacje na temat integracji. CometAPI zaktualizował najnowszą wersję Interfejs API QwQ-32BAby uzyskać więcej informacji o modelu w interfejsie API Comet, zobacz Dokumentacja API.
