Hızla gelişen yapay zeka manzarasında, 2025 büyük dil modelleri (LLM) alanında önemli ilerlemelere tanık oldu. Önde gelenler arasında Alibaba'nın Qwen2.5'i, DeepSeek'in V3 ve R1 modelleri ve OpenAI'nin ChatGPT'si yer alıyor. Bu modellerin her biri masaya benzersiz yetenekler ve yenilikler getiriyor. Bu makale Qwen2.5'i çevreleyen en son gelişmeleri inceliyor, özelliklerini ve performansını DeepSeek ve ChatGPT ile karşılaştırarak şu anda hangi modelin AI yarışında önde olduğunu belirliyor.
Qwen2.5 nedir?
Genel Bakış
Qwen 2.5, Alibaba Cloud'un en son yoğun, yalnızca kod çözücü büyük dil modelidir ve 0.5B'den 72B'ye kadar parametrelerde birden fazla boyutta mevcuttur. Talimat izleme, yapılandırılmış çıktılar (örneğin, JSON, tablolar), kodlama ve matematiksel problem çözme için optimize edilmiştir. 29'dan fazla dil desteği ve 128K'ya kadar belirteç bağlam uzunluğu ile Qwen2.5, çok dilli ve alan-özel uygulamalar için tasarlanmıştır.
Ana Özellikler
- Dilde Destek: 29'dan fazla dili destekler ve küresel bir kullanıcı tabanına hitap eder.
- Genişletilmiş Bağlam Uzunluğu: 128K'ya kadar token'ı yöneterek uzun belgelerin ve konuşmaların işlenmesini sağlar.
- Uzmanlaşmış Varyantlar: Programlama görevleri için Qwen2.5-Coder ve matematiksel problemlerin çözümü için Qwen2.5-Math gibi modelleri içerir.
- Engellilerin kullanımları için uygunluk : Hugging Face, GitHub gibi platformlar ve yeni başlatılan bir web arayüzü aracılığıyla kullanılabilir sohbet.qwenlm.ai.
Qwen 2.5'i yerel olarak nasıl kullanabilirim?
Aşağıda adım adım bir kılavuz bulunmaktadır 7 B Sohbet kontrol noktası; daha büyük boyutlar yalnızca GPU gereksinimleri açısından farklılık gösterir.
1. Donanım önkoşulları
| Model | 8 bit için vRAM | 4 bit (QLoRA) için vRAM | disk boyutu |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑7B | 14 GB | 10 GB | 13 GB |
| Qwen 2.5‑14B | 26 GB | 18 GB | 25 GB |
Tek bir RTX 4090 (24 GB) tam 7 bit hassasiyette 16 B çıkarımı için yeterlidir; bu tür iki kart veya CPU boşaltma artı kantizasyon 14 B'yi işleyebilir.
2. Montaj
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. Hızlı çıkarım betiği
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 Qwen özel bir bayrak gönderdiği için bayrak gereklidir Döner Pozisyon Gömme sargı.
4. LoRA ile ince ayar
Parametre açısından verimli LoRA bağdaştırıcıları sayesinde, tek bir 50 GB GPU'da dört saatten kısa bir sürede ~24 bin alan çifti (örneğin tıbbi) üzerinde Qwen'i özel olarak eğitebilirsiniz:
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
Elde edilen bağdaştırıcı dosyası (~120 MB) talep üzerine birleştirilebilir veya yüklenebilir.
İsteğe bağlı: Qwen 2.5'i API olarak çalıştırın
CometAPI, birden fazla önde gelen yapay zeka modelinin API'leri için merkezi bir merkez görevi görerek, birden fazla API sağlayıcısıyla ayrı ayrı etkileşim kurma ihtiyacını ortadan kaldırır. Kuyrukluyıldız API'si Qwen API'yi entegre etmenize yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar ve kaydolup giriş yaptıktan sonra hesabınıza 1$ yatırılır! CometAPI'ye kaydolmaya ve deneyimlemeye hoş geldiniz. Qwen 2.5'i uygulamalara dahil etmeyi amaçlayan geliştiriciler için:
Adım 1: Gerekli kütüphaneleri yükleyin:
bash
pip install requests
Adım 2: API Anahtarını edinin
- Şu yöne rotayı ayarla Kuyrukluyıldız API'si.
- CometAPI hesabınızla giriş yapın.
- seçmek Kullanıcı Paneli.
- “API Anahtarını Al”a tıklayın ve anahtarınızı oluşturmak için talimatları izleyin.
3 Adım: API Çağrılarını Uygula
API kimlik bilgilerini kullanarak Qwen 2.5'e istekte bulunun.Değiştir Hesabınızdaki gerçek CometAPI anahtarınızla.
Örneğin, Python'da:
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())
Bu entegrasyon, Qwen 2.5'in yeteneklerinin çeşitli uygulamalara sorunsuz bir şekilde dahil edilmesini sağlayarak işlevselliği ve kullanıcı deneyimini geliştirir. “qwen-max-2025-01-25″,”qwen2.5-72b-instruct” “qwen-max” API isteğini göndermek ve istek gövdesini ayarlamak için uç nokta. İstek yöntemi ve istek gövdesi web sitemizin API dokümanından elde edilir. Web sitemiz ayrıca kolaylığınız için Apifox testi de sağlar.
Bakın Qwen 2.5 Maksimum API Entegrasyon ayrıntıları için CometAPI en son sürümü güncelledi QwQ-32B APIComet API'deki Model hakkında daha fazla bilgi için lütfen şuraya bakın: API belgesi.
En iyi uygulamalar ve ipuçları
| senaryo | Tavsiye |
|---|---|
| Uzun belge soru-cevap | Gecikmeyi azaltmak için pasajları ≤16 K jetona bölün ve saf 100 K bağlamlar yerine geri alma ile güçlendirilmiş istemleri kullanın. |
| Yapılandırılmış çıktılar | Sistem mesajının önüne şunu ekleyin: You are an AI that strictly outputs JSON. Qwen 2.5'in hizalama eğitimi kısıtlı üretimde mükemmeldir. |
| Kod tamamlama | set temperature=0.0 ve top_p=1.0 Determinizmi en üst düzeye çıkarmak için, daha sonra birden fazla ışın örneği alın (num_return_sequences=4) sıralama için. |
| Güvenlik filtrelemesi | İlk adım olarak Alibaba'nın açık kaynaklı “Qwen‑Guardrails” regex paketini veya OpenAI'nin text‑moderation‑004'ünü kullanın. |
Qwen 2.5'in bilinen sınırlamaları
- Hemen enjeksiyona yatkınlık. Harici denetimler, Qwen 18‑VL'de %2.5'lik bir jailbreak başarı oranı gösteriyor; bu da modelin salt boyutunun düşmanca talimatlara karşı bağışıklık sağlamadığını hatırlatıyor.
- Latin olmayan OCR gürültüsü. Görme-dil görevleri için ince ayar yapıldığında, modelin uçtan uca işlem hattı bazen geleneksel ve basitleştirilmiş Çince glifleri karıştırabiliyor ve bu da alan özelinde düzeltme katmanları gerektirebiliyor.
- GPU belleği 128 K'da uçuruma düştü. FlashAttention‑2, RAM'i dengeler, ancak 72 K token üzerinden 128 B yoğun ileri geçiş hala >120 GB vRAM gerektirir; uygulayıcılar pencere katılımı veya KV önbelleği kullanmalıdır.
Yol haritası ve topluluk ekosistemi
Qwen ekibi şu ipuçlarını verdi: Qwen 3.0, hibrit yönlendirme omurgasını (Dense + MoE) ve birleşik konuşma-görme-metin ön eğitimini hedefler. Bu arada, ekosistem halihazırda şunları barındırır:
- Q‑Ajan – Qwen 2.5‑14B'yi politika olarak kullanan ReAct tarzı bir düşünce zinciri aracı.
- Çin Finansal Alpakası – 2.5 M düzenleyici dosyalama ile eğitilmiş Qwen7‑1B üzerinde bir LoRA.
- Açık Yorumlayıcı eklentisi – VS Code’da GPT‑4’ü yerel bir Qwen kontrol noktasıyla değiştirir.
Sürekli güncellenen kontrol noktaları, adaptörler ve değerlendirme koşum takımları listesi için Hugging Face “Qwen2.5 koleksiyonu” sayfasını kontrol edin.
Karşılaştırmalı Analiz: Qwen2.5 vs. DeepSeek ve ChatGPT
Performans Karşılaştırmaları: Çeşitli değerlendirmelerde Qwen2.5, muhakeme, kodlama ve çok dilli anlayış gerektiren görevlerde güçlü bir performans göstermiştir. MoE mimarisiyle DeepSeek-V3, azaltılmış hesaplama kaynaklarıyla yüksek performans sunarak verimlilik ve ölçeklenebilirlik açısından öne çıkmaktadır. ChatGPT, özellikle genel amaçlı dil görevlerinde sağlam bir model olmaya devam etmektedir.
Verimlilik ve Maliyet: DeepSeek'in modelleri, yalnızca belirteç başına gerekli parametreleri etkinleştirmek için MoE mimarilerinden yararlanarak maliyet etkin eğitim ve çıkarımlarıyla dikkat çekmektedir. Yoğun olmasına rağmen Qwen2.5, belirli görevler için performansı optimize etmek üzere özel varyantlar sunmaktadır. ChatGPT'nin eğitimi, operasyonel maliyetlerine yansıyan önemli hesaplama kaynakları içeriyordu.
Erişilebilirlik ve Açık Kaynak Kullanılabilirliği: Qwen2.5 ve DeepSeek, GitHub ve Hugging Face gibi platformlarda bulunan modellerle açık kaynak ilkelerini farklı derecelerde benimsemiştir. Qwen2.5'in yakın zamanda bir web arayüzü başlatması erişilebilirliğini artırıyor. ChatGPT, açık kaynak olmasa da OpenAI'nin platformu ve entegrasyonları aracılığıyla yaygın olarak erişilebilir.
Sonuç
Qwen 2.5, ikisinin arasında tatlı bir noktada oturuyor kapalı ağırlık prim hizmetleri ve tamamen açık hobi modelleriİzin verici lisanslama, çok dillilik, uzun bağlam yeterliliği ve geniş yelpazede parametre ölçeklerinin birleşimi, onu hem araştırma hem de üretim için ikna edici bir temel haline getiriyor.
Açık kaynaklı LLM manzarası hızla ilerlerken, Qwen projesi şunu gösteriyor: şeffaflık ve performans bir arada bulunabilirGeliştiriciler, veri bilimcileri ve politika yapıcılar için Qwen 2.5'e bugün hakim olmak, daha çoğulcu, inovasyon dostu bir yapay zeka geleceğine yatırımdır.
