在快速發展的人工智慧領域，阿里巴巴的 Qwen 2.5 已成為強大的競爭者，挑戰 OpenAI 的 GPT-4o 和 Meta 的 LLaMA 3.1 等成熟模型。 Qwen 2025 於 2.5 年 XNUMX 月發布，擁有一系列功能，可滿足從軟體開發到多語言內容創建等各種應用的需求。
本文深入探討了 Qwen 2.5 及其專門變體的功能，並提供如何有效利用其潛力的逐步指南。
Qwen 2.5 是什麼：一次技術飛躍
1. 廣泛的語境理解
Qwen 2.5 配備了卓越的 128,000 個標記上下文窗口，使其能夠一次性處理和分析大量文件、研究論文或整本書籍。此功能對於需要深入分析大量資訊的行業（例如法律、學術研究和軟體開發）特別有益。
2. 多語言能力
Qwen 29 支援英語、中文、法語、西班牙語、日語和阿拉伯語等 2.5 多種語言，專為全球應用而設計。它能夠理解並產生高流暢度的文本，使其成為國際商務和跨文化交流的理想工具。
3. 進階編碼功能
Qwen 2.5-Coder 版本專為軟體開發人員量身定制，支援超過 92 種程式語言。它擅長編寫、調試和優化程式碼，對於尋求提高生產力和程式碼品質的開發人員來說，它是一筆寶貴的財富。
4.數學推理
Qwen 2.5-Math 專門從事複雜的數學計算，為複雜問題提供逐步的解決方案。這使得它成為學生、教育工作者和高等數學專業人士的絕佳資源。
5. 成本效益
Qwen 0.38-Max 的定價模型為每百萬輸入令牌約 2.5 美元，提供了一個經濟高效的解決方案，同時又不影響效能。這種經濟實惠的價格使其可供更廣泛的用戶（從新創公司到大型企業）使用。
Qwen 2.5 的專用變體
阿里巴巴推出了 Qwen 2.5 的專屬版本，以滿足特定領域的需求：
- Qwen 2.5-Coder：針對程式設計任務進行了最佳化，支援多種語言和框架。
- Qwen 2.5-數學：專為解決複雜的數學問題而設計。
- Qwen 2.5-VL：整合視覺和語言功能，用於多模式應用。
- Qwen 2.5-音頻：專注於音訊處理任務，包括語音辨識和生成。
這些變體確保使用者可以選擇適合其特定需求的模型，從而提高效率和效力。
如何訪問 Qwen 2.5
1. 零設定：Qwen Chat 網頁介面
最快的路線是免費的 Web 前端 chat.qwen.ai （國際）或 chat.qwenlm.ai （中國）。它是Open‑WebUI的一個分支，支援模型選擇、系統提示和檔案上傳，並且不需要中國電話號碼即可註冊。
步驟：
- 建立或使用阿里雲ID登入。
- 點選模型選擇器→選擇 Qwen 2.5-7B-指導, Qwen 2.5-VL-72B-Instruct or QwQ‑32B.
- 如有需要，調整溫度/最大代幣數；打 運行.
來自歐洲的 3 B 延遲為 ~7 s/req，12 B 延遲為 ~72 s/req（觀察）。
2. 阿里雲機型工作室和 DashScope API
如果您喜歡託管推理，請遵循 模型工作室 入職：
- 創建阿里雲帳戶 並在控制台中啟用“模型工作室”。
- 前往 型號 ► Qwen ► qwen‑max‑2025‑01‑25 並點擊 建立 API.
- 複製自動產生的 存取密鑰ID 秘密，然後安裝 SDK：
bashpip install alibabacloud_aiservice
阿里巴巴對外暴露了兩個端點：
| 端點 | 格式 | 帳單地址 | 我們的強項 |
|---|---|---|---|
| 相容 OpenAI | /v1/chat/completions | 按使用量付費 0.7 美元/1 萬個代幣 (7 億) | 直接使用 OpenAI SDK |
| DashScope | dashscope.api.Chat | 相同的定價；免費 50 萬個代幣 | 細粒度控制、工具呼叫、串流區塊 |
範例（Python）：
import alibabacloud_aiservice as ai
client = ai.Client(access_key_id, access_key_secret, region_id="ap-southeast-1")
resp = client.generate(
model="qwen-max-2025-01-25",
prompt="Summarize the latest semiconductor export regulations from the US (2024‑2025).",
top_p=0.9, temperature=0.3, max_tokens=512
)
print(resp.text)
Java、Go、JS、PHP 都有 SDK。流量將保留在阿里巴巴法蘭克福 PoP 內，供歐盟用戶使用。 Max 端點點選 72 B 檢查點 動態 MoE 路由，運送約公共端點上 7 個令牌/秒，並按輸出令牌計費。
3. 使用 Ollama、Docker 或 Transformers 進行自託管
QwenLM/Qwen2.5 GitHub repo 發布了 HF safetensors、tokenizer 和配置。
bash# one‑liner with Ollama (CPU/GPU)
ollama run qwen2.5:7b
對於 GPU 集群，拉取 NGC 容器 qwen-2.5-7b-instruct （CUDA 12 + Python 3.10）。 Docker 映像捆綁了 Flash‑Attention 2 和 LoRA 鷹架以進行微調。
硬體建議
| 型號 | 虛擬記憶體 (fp16) | 虛擬記憶體（int4/ggml） | 筆記 |
|---|---|---|---|
| 1.5億 | 4GB | - | 相容於 Raspberry Pi 5 |
| 7億 | 24GB | 8GB | RTX 4090 達到 115 張/秒 |
| 72億 | 8×80 GB A100 | 3×48 GB（含量化） | 使用 deepspeed‑ZeRO‑3 |
4. Hugging Face 和 ModelScope
所有基礎和指令檢查點，以及多模態 VL 和 Omni 分支，都鏡像到 huggingface.co/Qwen/ modelscope.cn/models/Qwen/ 。模型卡包括 SHA256 總和、授權（帶有 Responsible-AI 附錄的 Apache 2.0）和評估腳本。防火牆背後的中國開發人員可以利用 ModelScope 的物件儲存加速。
5.CometAPI
CometAPI 是幾種領先 AI 模型 API 的集中樞紐，無需單獨與多個 API 提供者合作。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格幫您整合Qwen API，註冊登入後即可在您的帳戶中獲得1美元！歡迎註冊並體驗CometAPI。
CometAPI 已整合 Qwen2.5-Max，為使用者提供替代存取點。
訪問步驟
- 前往 彗星API.
- 使用您的 CometAPI 帳戶登入。
- 點擊 帳戶主頁.
- 點擊「取得 API 金鑰」並依照指示產生您的金鑰。
- 點擊 “qwen-max-2025-01-25″,”qwen2.5-72b-instruct” “qwen-max” 端點發送 API 請求並設定請求主體。請求方法和請求主體從我們的網站 API 文件中取得。為了您的方便，我們的網站還提供 Apifox 測試。
▪️ 替換使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
▪️ 將您的問題或請求插入內容欄位－這是模型將會回應的內容。
請參閱 Qwen 2.5 Max API 了解整合詳情。 CometAPI 已更新最新 QwQ-32B API.有關 Comet API 中的更多模型信息，請參閱 API 文件.
優勢
- 易於使用：簡化訪問，無需進行大量設定。
- 附加功能：受益於特定於平台的工具和整合。
- 社區支持：與使用者社群互動，分享見解和幫助。
安全和隱私考慮因素
在使用人工智慧模型時，確保資料的安全和隱私至關重要：
- 基於角色的訪問控制（RBAC）：實施 RBAC 以根據使用者角色分配特定權限，以最大限度地減少未經授權的存取。
- API密鑰管理：定期輪換 API 金鑰並監控使用情況以偵測任何異常或未經授權的存取嘗試。
- 數據加密：利用先進的加密方法來保護傳輸和儲存過程中的敏感資訊。
- 遵守法規：確保 Qwen 2.5 的部署符合 GDPR 等全球隱私標準。
透過遵守這些做法，使用者可以在利用 Qwen 2.5 的功能的同時保持其資料的完整性和機密性。
結論
Qwen 2.5 代表了人工智慧技術的重大進步，為各種應用提供了多功能且強大的工具。其廣泛的上下文視窗、多語言支援、專業變體和經濟高效的表現使其成為個人和組織的理想選擇。
透過了解其功能並遵循整合和安全的最佳實踐，使用者可以充分利用 Qwen 2.5 的潛力來推動各自領域的創新和效率。
