Como usar o Qwen 2.5: um guia abrangente

Qwen O 2.5 surgiu como um player formidável no cenário em rápida evolução da inteligência artificial, oferecendo capacidades avançadas em compreensão de linguagem, raciocínio e geração de código. Desenvolvido pela Alibaba Cloud, este modelo foi projetado para rivalizar com os líderes da indústria, fornecendo aplicações versáteis em vários domínios. Este artigo se aprofunda nas complexidades do Qwen 2.5, explorando seus recursos, uso e como ele se compara a outros modelos como o DeepSeek R1.

O que é Qwen 2.5?

Qwen 2.5 é um modelo de linguagem de IA de propósito geral desenvolvido pela Alibaba Cloud. Ele se destaca na compreensão de linguagem, raciocínio e geração de código, posicionando-se como uma potência versátil na indústria de IA. Ao contrário de modelos focados somente em tarefas específicas, o Qwen 2.5 oferece desempenho de ponta em vários aplicativos, de soluções empresariais a pesquisa e desenvolvimento. citeturn0search0

Principais recursos do Qwen 2.5

1. Suporte de idioma aprimorado: O Qwen 2.5 oferece suporte a mais de 29 idiomas, incluindo chinês, inglês, francês, espanhol, português, alemão, italiano, russo, japonês, coreano, vietnamita, tailandês e árabe.

2. Tratamento de contexto estendido: O modelo pode processar até 128 mil tokens e gerar conteúdo de até 8 mil tokens, o que o torna adequado para lidar com conteúdo longo e conversas complexas. citeturn0search2

3. Variantes especializadas: O Qwen 2.5 inclui modelos especializados como o Qwen 2.5-Coder para tarefas de codificação e o Qwen 2.5-Math para cálculos matemáticos, aumentando sua versatilidade.

4. Melhor qualidade de dados: A qualidade dos dados de pré-treinamento do modelo foi significativamente aprimorada por meio da filtragem de dados, integração de dados matemáticos e de codificação e uso de dados sintéticos de alta qualidade.

5. Prompts do sistema adaptativo: O Qwen 2.5 apresenta melhor adaptabilidade a vários prompts do sistema, aprimorando seus recursos de interpretação de papéis e funcionalidades de chatbot.

Como usar o Qwen 2.5?

Qwen 2.5 é um modelo de IA poderoso que pode ser usado para processamento de linguagem natural, raciocínio e geração de código. Seja você um desenvolvedor, pesquisador ou proprietário de empresa, entender como acessar e integrar o Qwen 2.5 efetivamente pode maximizar seu potencial.

Como acessar o Qwen 2.5?

Para começar a usar o Qwen 2.5, você precisa acessá-lo por meio de um dos canais disponíveis. Aqui estão as principais maneiras de obter acesso:

API do Alibaba Cloud:

• O Qwen 2.5 está disponível por meio dos serviços de IA do Alibaba Cloud.
• Você pode se inscrever no Alibaba Cloud e obter credenciais de API para usar o modelo.
• Acesse o site do Alibaba Cloud e navegue até a seção de serviços de IA.

Hub de modelos de rosto abraçando:

• O Qwen 2.5 está hospedado no Hugging Face, onde você pode baixá-lo ou usá-lo através da biblioteca Transformers.
• Ideal para desenvolvedores que buscam ajustar ou executar o modelo localmente.

4. Para desenvolvedores: acesso à API

• A CometAPI oferece um preço muito menor do que o preço oficial para ajudar você a integrar a qwen API (nome do modelo: qwen-max;), e você receberá $1 na sua conta após registrar e fazer login! Bem-vindo para registrar e experimentar a CometAPI.
• O CometAPI atua como um hub centralizado para APIs de vários modelos líderes de IA, eliminando a necessidade de interagir com vários provedores de API separadamente.

Guia passo a passo: como usar o Qwen 2.5?

Depois de ter acesso, siga estas etapas para usar o Qwen 2.5 de forma eficaz:

Etapa 1: Obtenha credenciais de API (para acesso à nuvem)

• Entre no seu Cloud Alibaba conta.
• Acessar Serviços de modelo de IA e assine o Qwen 2.5.
• Recupere seu Chave API no painel.

Etapa 2: instalar as bibliotecas necessárias

Para usuários do Python, instale as dependências necessárias:

pip install requests transformers torch

Se estiver usando o Hugging Face:

pip install transformers

Etapa 3: Faça uma solicitação de API (uso da nuvem)

Use Python para enviar uma solicitação à API do 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 envia uma solicitação ao Qwen 2.5 e recupera uma resposta.

Executando Qwen 2.5 localmente

Se estiver usando o Hugging Face, carregue o modelo da seguinte maneira:

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 permite que você execute o modelo no seu sistema local.

CometAPI integra qwen API

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 Qwen 2.5 Coder 32B Instruir API e Qwen 2.5 API Máxima para detalhes de integração. O CometAPI atualizou o mais recente API QwQ-32B.

Aproveitando modelos especializados

1. Codificador Qwen 2.5: Para tarefas de codificação, o Qwen 2.5-Coder oferece recursos aprimorados de geração e compreensão de código, suportando diversas linguagens de programação e auxiliando em tarefas como conclusão de código e depuração.

2. Qwen 2.5-Matemática: Esta variante é adaptada para cálculos matemáticos, fornecendo soluções precisas para problemas matemáticos complexos, o que a torna valiosa para fins educacionais e de pesquisa.

Como o Qwen 2.5 se compara ao DeepSeek R1?

No cenário competitivo de IA, comparar o Qwen 2.5 com modelos como o DeepSeek R1 fornece insights sobre seus respectivos pontos fortes e aplicações.

Benchmarks de desempenho

Testes de benchmark indicam que o Qwen 2.5 supera o DeepSeek R1 em diversas áreas importantes:

• Arena-Hard (Preferência): O Qwen 2.5 obteve 89.4, superando os 1 do DeepSeek R85.5, indicando uma preferência maior nas avaliações dos usuários.
• MMLU-Pro (Conhecimento e Raciocínio): Ambos os modelos tiveram desempenho semelhante, com o Qwen 2.5 pontuando 76.1 e o DeepSeek R1 75.9, demonstrando conhecimento e habilidades de raciocínio comparáveis.
• GPQA-Diamond (QA de senso comum): O Qwen 2.5 alcançou uma pontuação de 60.1, um pouco à frente dos 1 do DeepSeek R59.1, refletindo uma melhor compreensão do senso comum.

Especialização e Versatilidade

Enquanto o DeepSeek R1 foca principalmente em tarefas de raciocínio, o Qwen 2.5 oferece uma gama mais ampla de aplicações, incluindo compreensão de linguagem, raciocínio e geração de código. Essa versatilidade torna o Qwen 2.5 adequado para diversos casos de uso, de soluções empresariais a pesquisa e desenvolvimento.

2. Qwen 2.5 vs. Outros modelos de IA

Conclusão

O Qwen 2.5 se destaca como um modelo de IA versátil e poderoso, oferecendo recursos avançados em compreensão de linguagem, raciocínio e geração de código. Seu amplo suporte de linguagem, capacidade de lidar com contextos longos e variantes especializadas como Qwen 2.5-Coder e Qwen 2.5-Math aumentam sua aplicabilidade em vários domínios. Quando comparado a modelos como DeepSeek R1, o Qwen 2.5 demonstra desempenho superior em vários benchmarks, destacando seu potencial como uma solução de IA líder. Ao entender seus recursos e integrá-los efetivamente aos aplicativos, os usuários podem aproveitar todo o potencial do Qwen 2.5 para atender às suas necessidades de IA.