Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, Qwen 2.5 от Alibaba становится грозным соперником в сфере больших языковых моделей (LLM). Выпущенный в начале 2025 года, Qwen 2.5 может похвастаться значительными улучшениями по сравнению со своими предшественниками, предлагая набор функций, которые подходят для самых разных приложений — от разработки программного обеспечения и решения математических задач до создания многоязычного контента и не только.
В этой статье мы углубимся в тонкости Qwen 2.5, предоставив подробный обзор его архитектуры, возможностей и практических приложений. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, исследователем или бизнес-профессионалом, понимание того, как использовать Qwen 2.5, может открыть новые возможности в вашей работе.
Что такое Qwen 2.5?
Qwen 2.5 — это семейство моделей большого языка Alibaba Cloud поколения 2025 года, которое охватывает от 1.5 до 72 B параметров (и оптимизированный для рассуждений брат на 32 B) и теперь поддерживает коммерческие, исследовательские и потребительские продукты, такие как Qwen Chat, DashScope и совместимый с OpenAI API-шлюз. По сравнению с Qwen 2, линейка 2.5 представляет (i) ядро Mixture-of-Experts (MoE) для эффективности, (ii) обучение на токенах ~20 T, (iii) более сильное следование инструкциям, кодирование и многоязычное рассуждение, (iv) варианты Vision-Language (VL) и полностью мультимодальные «Omni» и (v) варианты развертывания от Alibaba Cloud до самостоятельного размещения через GitHub, Hugging Face, ModelScope и Docker/OLLAMA.
Все размеры имеют общую черту предтренировочный рецепт но расходятся в своих инструкция-точная настройка Слои: Qwen‑Chat (для открытого диалога) и Qwen‑Base (для тонкой настройки в нисходящем направлении). Более крупные контрольные точки дополнительно включают Qwen 2.5‑Макс, разреженная версия Mixture‑of‑Experts (MoE), которая активирует 2.7 млрд параметров на токен для значительного снижения затрат на вывод на графических процессорах.
Архитектурные особенности Qwen 2.5
Архитектурный сдвиг
Qwen 2.5 представляет собой значительный скачок в развитии модели ИИ, в первую очередь благодаря своему обширному обучению и усовершенствованной архитектуре. Модель была предварительно обучена на колоссальном наборе данных, включающем 18 триллионов токенов, что является существенным увеличением по сравнению с 7 триллионами токенов, использованными в ее предшественнике Qwen 2. Этот обширный набор данных для обучения улучшает понимание моделью языка, рассуждений и предметно-специфических знаний.
Qwen 2.5 использует разреженную основу Mixture‑of‑Experts (MoE): только небольшое подмножество экспертов активируется на токен, что обеспечивает более высокую эффективную емкость без линейного роста затрат Qwen. Обучение использовало ~20 токенов T и усовершенствованную учебную программу с контролируемой тонкой настройкой (SFT) плюс RLHF. Опубликованные командой эталонные тесты показывают большой прирост в MMLU, математике GSM8K и многоязычном кросс‑языковом понимании относительно Qwen 2 и базовых показателей peer 7 B/70 B.
Семейство моделей Qwen 2.5
| Выпуск | Размер | Модальность | Цель и заголовок |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑1.5B‑Инструкция | 1.5 Б | Текст | Периферийные устройства/чат-боты с дефицитом памяти |
| Qwen 2.5‑7B‑Инструкция | 7 Б | Текст | Флагманская программа LLM с открытым исходным кодом, 32 тыс. контекста, охват 29 языков |
| Qwen 2.5‑Omni‑7B | 7 Б | мультимодальные (текст + изображение + аудио + видео) | Слияние сквозных модальностей |
| Квен 2.5‑VL‑3B/7B/72B‑Инструкт | 3–72 Б | Видение‑язык | Плотные субтитры, контроль качества документов, OCR, анализ диаграмм |
| QwQ‑32B | 32 Б | Текст (рассуждение) | MoE специализируется на математике/кодировании; паритет с DeepSeek R1 671 B по цене 5 % |
| Qwen 2.5‑Макс | нераскрыто (мультиэксперт) | Текст | Лидер внутреннего бенчмарка, доступный через API и Qwen Chat |
Ключевые возможности и контрольные показатели
Соблюдение инструкций и многоязычный охват
Внутренние документы показывают, что Qwen 2.5‑7B превосходит Llama‑3 8B на AlpacaEval (92 против 89) и достигает 79 % выигрыша против GPT‑3.5‑Turbo на китайском MT‑Bench. Поддерживаемые языки включают турецкий, индонезийский, немецкий, арабский и суахили. Окно контекста 32 КБ с позиционными кодировками скользящей веревки обеспечивает 200‑страничное PDF‑обобщение без фрагментации.
Кодирование и рассуждение
QwQ‑32B набирает 50.4 % на GSM8K (5‑shot) и 74 % на HumanEval‑Plus, что на одном уровне с DeepSeek R1 при одной двадцатой от количества параметров. Ранние тесты сообщества показывают, что модель 7 B может компилировать и отлаживать фрагменты C++ с использованием g++‑13 внутри песочницы Docker с минимальными галлюцинациями.
Мультимодальные преимущества
Qwen 2.5‑VL‑72B достигает 62.7% на MMMU и 73.4% на TextVQA, опережая Gemini 1.5‑Pro в задачах распознавания текста в таблицах (согласно январскому блогу Qwen). Omni‑7B расширяет это до аудиоспектральной транскрипции и выборки кадров MP4 через общий токенизатор.
Лицензирование, безопасность и управление
Alibaba сохраняет код/лицензию Apache 2.0 с дополнительным «Ответственный ИИ Цянь-Вэнь» всадник:
- Запрещенный: террористический контент, дезинформация, извлечение персональных данных.
- Требования: Разработчики должны внедрять фильтры контента и водяные знаки в приложениях, находящихся в разработке.
Лицензия разрешает коммерческое использование, но обязывает раскрытие информации о модели-карте если веса изменены и перераспределены. В Alibaba Cloud модерация осуществляется на стороне сервера; владельцы собственных хостингов должны интегрировать фильтр градиента политики с открытым исходным кодом (ссылка в репозитории).
Дорожная карта к Qwen 3
Bloomberg и PYMNTS сообщают, что Alibaba представит Квен 3 «уже в конце апреля 2025 года», вероятно, переходя к параметрам плотности >100 B и возможностям использования собственных инструментов. Инсайдеры предполагают, что 4×2048 кластеров GPU на Hanguang 800+ ASIC и ядро Triton‑Flash‑Attention v3 находятся в стадии тестирования. Qwen 2.5 останется веткой с открытым исходным кодом, в то время как Qwen 3 может дебютировать под более ограничительной лицензией, похожей на Llama 3‑Commercial от Meta.
Практические советы для разработчиков
- Подсчет токенов: Qwen использует QwenTokenizer; его специальный токен равен
<|im_end|>в подсказках в стиле OpenAI. - Системные сообщения: Оберните с
<|im_start|>system … <|im_end|>чтобы сохранить иерархию и избежать виновников дельта-веса. - Тонкая настройка: Применяйте LoRA ранга 64 только к слоям 20–24; LoRA ранних слоев дает незначительный прирост из-за разреженности MoE.
- Streaming: С помощью DashScope включите
X-DashScope-Stream: true; размер фрагмента — 20 токенов. - Вход Qwen‑VL: Кодировать байты изображения как base64; передавать через
inputs=.
Заключение
Qwen 2.5 укрепляет позиции Alibaba Cloud в глобальной гонке LLM с открытым исходным кодом, объединяя эффективность MoE с разрешительной лицензией и набором маршрутов доступа — от Qwen Chat в один клик до Ollama на ноутбуке и конечных точек корпоративного уровня DashScope. Для исследователей его прозрачный учебный корпус и сильный паритет китайско-английского заполняют пробел, оставленный серией Llama от Meta. Для разработчиков API, совместимый с OpenAI, сокращает миграционные помехи, в то время как мультимодальные ветви VL/Omni предвосхищают ближайшее будущее, в котором текст, зрение, аудио и видео объединяются в едином пространстве токенов. Поскольку Qwen 3 маячит в конце этого месяца, Qwen 2.5 служит как испытательным полигоном, так и надежной производственной моделью — той, которая уже меняет конкурентный расчет крупномасштабного ИИ в 2025 году.
Для разработчиков: доступ к API
CometAPI предлагает цену, значительно ниже официальной, чтобы помочь вам интегрировать Qwen API, и вы получите $1 на свой счет после регистрации и входа в систему! Добро пожаловать на регистрацию и знакомство с CometAPI.
CometAPI выступает в качестве централизованного узла для API нескольких ведущих моделей ИИ, устраняя необходимость взаимодействия с несколькими поставщиками API по отдельности.
Пожалуйста, обратитесь к API Qwen 2.5 Макс для получения подробной информации об интеграции. CometAPI обновил последнюю версию API QwQ-32B.Дополнительную информацию о моделях в Comet API см. API документ.