À medida que a inteligência artificial continua a evoluir, o Qwen 2.5 da Alibaba surge como um concorrente formidável no campo dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Lançado no início de 2025, o Qwen 2.5 apresenta melhorias significativas em relação aos seus antecessores, oferecendo um conjunto de recursos que atendem a uma ampla gama de aplicações — desde desenvolvimento de software e resolução de problemas matemáticos até geração de conteúdo multilíngue e muito mais.
Este artigo se aprofunda nas complexidades do Qwen 2.5, fornecendo uma visão geral detalhada de sua arquitetura, recursos e aplicações práticas. Seja você um desenvolvedor, pesquisador ou profissional de negócios, entender como aproveitar o Qwen 2.5 pode abrir novas possibilidades em seu trabalho.
O que é Qwen 2.5?
O Qwen 2.5 é a família de modelos de linguagem de grande porte da geração 2025 do Alibaba Cloud, que abrange de 1.5 B a 72 B parâmetros (e um irmão otimizado para raciocínio de 32 B) e agora impulsiona produtos comerciais, de pesquisa e de consumo, como o Qwen Chat, o DashScope e um gateway de API compatível com OpenAI. Comparado ao Qwen 2, a linha 2.5 apresenta (i) um núcleo de Mistura de Especialistas (MoE) para eficiência, (ii) treinamento em tokens de ~20 T, (iii) acompanhamento de instruções, codificação e raciocínio multilíngue mais robustos, (iv) linguagem de visão (VL) e variantes "Omni" totalmente multimodais, e (v) opções de implantação que vão do Alibaba Cloud à auto-hospedagem via GitHub, Hugging Face, ModelScope e Docker/OLLAMA.
Todos os tamanhos compartilham um ponto em comum receita pré-treino mas divergem em suas instrução‑ajuste fino camadas: Qwen-Chat (para diálogos abertos) e Qwen-Base (para ajustes finos posteriores). Os pontos de verificação maiores também incluem Qwen 2.5‑Max, uma edição esparsa do Mixture‑of‑Experts (MoE) que ativa 2.7 B parâmetros por token para um custo de inferência muito menor em GPUs.
Destaques arquitetônicos do Qwen 2.5
Mudança arquitetônica
O Qwen 2.5 representa um salto significativo no desenvolvimento de modelos de IA, principalmente devido ao seu treinamento extensivo e arquitetura refinada. O modelo foi pré-treinado em um conjunto de dados colossal composto por 18 trilhões de tokens, um aumento substancial em relação aos 7 trilhões de tokens usados em seu antecessor, o Qwen 2. Este amplo conjunto de dados de treinamento aprimora a compreensão do modelo sobre linguagem, raciocínio e conhecimento específico de domínio.
O Qwen 2.5 adota uma estrutura esparsa de Mistura de Especialistas (MoE): apenas um pequeno subconjunto de especialistas é ativado por token, permitindo maior capacidade efetiva sem crescimento linear de custos do Qwen. O treinamento utilizou ~20 tokens T e um currículo de dados refinado com ajuste fino supervisionado (SFT) e RLHF. Os benchmarks publicados pela equipe mostram grandes ganhos em MMLU, matemática GSM8K e compreensão multilíngue multilíngue em relação às linhas de base do Qwen 2 e do peer 7 B/70 B.
A família do modelo Qwen 2.5
| edição | Tamanho | Modalidade | Objetivo e destaque principal |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑1.5B‑Instruct | 1.5 B | Texto | Dispositivos de ponta / chatbots onde a memória é escassa |
| Qwen 2.5‑7B‑Instruct | 7 B | Texto | LLM de código aberto com contexto de 32 mil palavras e cobertura de 29 idiomas |
| Qwen 2.5‑Omni‑7B | 7 B | multimodal (texto + imagem + áudio + vídeo) | Fusão de modalidade ponta a ponta |
| Qwen 2.5‑VL‑3B/7B/72B‑Instrução | 3–72 B | Visão-linguagem | Legendas densas, controle de qualidade de documentos, OCR, análise de gráficos |
| QwQ‑32B | 32 B | Texto (raciocínio) | MoE especializado em matemática/codificação; paridade com DeepSeek R1 671 B a 5% de custo |
| Qwen 2.5‑Max | não divulgado (multi-especialista) | Texto | Líder de benchmark interno, disponível por meio de API e Qwen Chat |
Principais capacidades e benchmarks
Seguimento de instruções e alcance multilíngue
Documentos internos mostram que o Qwen 2.5-7B superou o Llama-3 8B no AlpacaEval (92 contra 89) e atingiu 79% de taxa de vitória contra o GPT-3.5-Turbo no MT-Bench chinês. Os idiomas suportados incluem turco, indonésio, alemão, árabe e suaíli. Uma janela de contexto de 32 k com codificações posicionais de corda deslizante fornece um resumo em PDF de 200 páginas sem fragmentação.
Codificação e raciocínio
O QwQ-32B obteve 50.4% no GSM8K (5 tentativas) e 74% no HumanEval-Plus, equiparando-se ao DeepSeek R1 com um vigésimo da contagem de parâmetros. Os primeiros testes da comunidade mostram que o modelo 7B pode compilar e depurar trechos de código C++ usando o g++-13 dentro de uma sandbox do Docker com o mínimo de alucinações.
Forças multimodais
O Qwen 2.5‑VL‑72B alcança 62.7% no MMMU e 73.4% no TextVQA, superando o Gemini 1.5‑Pro em tarefas de OCR de tabelas (conforme o blog de janeiro do Qwen). O Omni‑7B estende isso à transcrição espectral de áudio e à amostragem de quadros MP4 por meio de um tokenizador compartilhado.
Licenciamento, segurança e governança
O Alibaba mantém o código/licença do Apache 2.0 com um adicional “Qian-Wen IA Responsável” cavaleiro:
- Entrada: conteúdo terrorista, desinformação, extração de dados pessoais.
- Requeridos: os desenvolvedores devem implementar filtros de conteúdo e marcas d'água em aplicativos posteriores.
A licença permite o uso comercial, mas obriga divulgação do modelo de cartão se os pesos forem modificados e reimplantados. No Alibaba Cloud, a moderação é aplicada no lado do servidor; os auto-hospedadores devem integrar o filtro de gradiente de política de código aberto (linkado no repositório).
Roteiro para Qwen 3
Bloomberg e PYMNTS relatam que o Alibaba será revelado Qwen 3 "já no final de abril de 2025", provavelmente avançando para parâmetros densos >100 B e capacidades nativas de uso de ferramentas. Fontes internas sugerem que clusters de GPU 4×2048 em ASICs Hanguang 800+ e um kernel Triton-Flash-Attention v3 estão em testes. O Qwen 2.5 permanecerá como a ramificação de código aberto, enquanto o Qwen 3 pode estrear sob uma licença mais restritiva, semelhante à Llama 3-Commercial da Meta.
Dicas práticas para desenvolvedores
- Contagem de tokens: Qwen usa QwenTokenizer; seu token especial é igual a
<|im_end|>em prompts no estilo OpenAI. - Mensagens do sistema: Embrulhe com
<|im_start|>system … <|im_end|>para preservar a hierarquia e evitar culpados pelo peso delta. - Afinação: Aplique LoRA rank-64 somente nas camadas 20-24; o LoRA da camada inicial produz ganhos insignificantes devido à escassez de MoE.
- Transmissão: Com o DashScope, habilite
X-DashScope-Stream: true; o tamanho do bloco é 20 tokens. - Entrada Qwen-VL: Codificar bytes de imagem como base64; passar por
inputs=.
Conclusão
O Qwen 2.5 consolida a posição do Alibaba Cloud na corrida global de LLM de código aberto, unindo a eficiência do MoE a uma licença permissiva e um conjunto de rotas de acesso — desde o Qwen Chat com um clique até o Ollama em um laptop e endpoints DashScope de nível empresarial. Para pesquisadores, seu corpus de treinamento transparente e a forte paridade chinês-inglês preenchem uma lacuna deixada pela série Llama da Meta. Para desenvolvedores, a API compatível com OpenAI reduz o atrito da migração, enquanto as ramificações multimodais VL/Omni antecipam um futuro próximo onde texto, visão, áudio e vídeo convergem em um espaço de token unificado. Com o Qwen 3 se aproximando no final deste mês, o Qwen 2.5 serve tanto como um campo de provas quanto como um modelo de produção robusto — um que já está remodelando o cálculo competitivo da IA em larga escala em 2025.
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Por favor, consulte Qwen 2.5 API Máxima para detalhes de integração. O CometAPI atualizou o mais recente API QwQ-32BPara obter mais informações sobre o modelo na API Comet, consulte Doc API.
