在快速發展的人工智慧領域，2025 年見證了大型語言模型 (LLM) 的重大進步。其中領導者包括阿里巴巴的 Qwen2.5、DeepSeek 的 V3 和 R1 模型以及 OpenAI 的 ChatGPT。每一種模型都具有獨特的功能和創新。本文深入探討了 Qwen2.5 的最新發展，並將其功能和性能與 DeepSeek 和 ChatGPT 進行比較，以確定哪種模型目前在 AI 競賽中處於領先地位。
Qwen2.5 是什麼？
Overview
Qwen 2.5 是阿里雲最新的密集、僅解碼器的大型語言模型，具有從 0.5B 到 72B 參數的多種尺寸。它針對指令追蹤、結構化輸出（例如 JSON、表格）、編碼和數學問題解決進行了最佳化。 Qwen29 支援超過 128 種語言，上下文長度高達 2.5K 個標記，專為多語言和特定領域的應用程式而設計。
產品特色
- 支持多種語言：支援超過 29 種語言，滿足全球用戶群的需求。
- 擴展上下文長度：處理最多 128K 個令牌，從而能夠處理長文件和對話。
- 專業變體：包括用於程式設計任務的Qwen2.5-Coder和用於數學問題解決的Qwen2.5-Math等模型。
- 無障礙服務：可透過 Hugging Face、GitHub 等平台以及新推出的 Web 介面取得 chat.qwenlm.ai.
如何在本地使用 Qwen 2.5？
以下是 7B聊天 檢查站；更大尺寸僅在 GPU 要求上有所不同。
1. 硬體前提條件
| 型號 | 8 位元 vRAM | 4 位元 vRAM（QLoRA） | 磁盤大小 |
|---|---|---|---|
| 奎恩 2.5-7B | 14GB | 10GB | 13GB |
| 奎恩 2.5-14B | 26GB | 18GB | 25GB |
單一 RTX 4090（24 GB）足以滿足 7 位元精度的 16 B 推理；兩張這樣的卡或 CPU 卸載加上量化可以處理 14 B。
2。 安裝
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. 快速推理腳本
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))
trust_remote_code=True 需要標誌，因為 Qwen 運送定制 旋轉位置嵌入 包裝。
4. 使用 LoRA 進行微調
由於參數高效的 LoRA 適配器，您可以在不到四小時內在單一 50 GB GPU 上對約 24 K 個領域對（例如醫療）進行 Qwen 專業訓練：
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
產生的適配器檔案（~120 MB）可以根據需要合併回來或載入。
可選：將 Qwen 2.5 作為 API 運行
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！歡迎註冊體驗 CometAPI。對於旨在將 Qwen 2.5 融入應用程式的開發人員：
步驟 1：安裝必要的函式庫:
bash
pip install requests
第二步：取得API Key
第一步: 實作 API 呼叫
利用 API 憑證向 Qwen 2.5 發出請求。替換使用您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。
例如，在 Python 中：
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())
這種整合可以將 Qwen 2.5 的功能無縫整合到各種應用程式中，從而增強功能和使用者體驗。選擇 “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。
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.
最佳實踐和技巧
| <span class="notranslate">EventXtra 6大解決方案</span> | 推薦 |
|---|---|
| 長文件問答 | 將段落分成≤16K個標記，並使用檢索增強提示而不是簡單的100K上下文來減少延遲。 |
| 結構化輸出 | 在系統訊息前面加入以下內容： You are an AI that strictly outputs JSON. Qwen 2.5 的對齊訓練在約束生成方面表現優異。 |
| 代碼完成 | 套裝 temperature=0.0 top_p=1.0 為了最大限度地提高確定性，然後對多束光束進行採樣（num_return_sequences=4）進行排名。 |
| 安全過濾 | 使用阿里巴巴的開源「Qwen-Guardrails」正規表示式套件或 OpenAI 的 text-moderation-004 作為第一步。 |
Qwen 2.5 的已知限制
- 迅速注射敏感性。 外部審計顯示，Qwen 18-VL 的越獄成功率為 2.5%——這提醒我們，單純的模型大小並不能抵禦對抗性指令。
- 非拉丁語 OCR 噪音。 當針對視覺語言任務進行微調時，此模型的端到端管道有時會混淆繁體中文和簡體中文字形，需要特定領域的校正層。
- GPU 內有 128 K 處急遽下降。 FlashAttention-2 偏移了 RAM，但是跨越 72 K 個代幣的 128 B 密集前向傳遞仍然需要 >120 GB vRAM；從業者應該使用視窗關注或 KV 快取。
路線圖與社區生態系統
Qwen 團隊暗示 酷問3.0，針對混合路由主幹（Dense + MoE）和統一的語音-視覺-文字預訓練。同時，生態系統已經擁有：
- Q-Agent – 使用 Qwen 2.5-14B 作為策略的 ReAct 風格的思維鏈代理。
- 華人金融羊駝 – 使用 2.5 萬份監管文件對 Qwen7-1B 上的 LoRA 進行培訓。
- 打開解釋器插件 – 在 VS Code 中將 GPT-4 交換為本地 Qwen 檢查點。
請查看 Hugging Face「Qwen2.5 系列」頁面，以取得持續更新的檢查點、轉接器和評估線束清單。
比較分析：Qwen2.5 與 DeepSeek 和 ChatGPT
性能基準： 在各項評測中，Qwen2.5在推理、編碼、多語言理解等任務上都展現了強烈的表現。 DeepSeek-V3 憑藉其 MoE 架構，在效率和可擴展性方面表現出色，能夠以更少的運算資源提供高效能。 ChatGPT 仍然是一個強大的模型，特別是在通用語言任務中。
效率和成本： DeepSeek 的模型以其經濟高效的訓練和推理而著稱，利用 MoE 架構僅啟動每個令牌所需的參數。 Qwen2.5 雖然密度較大，但提供了專門的變體來優化特定任務的表現。 ChatGPT 的訓練涉及大量運算資源，這反映在其營運成本上。
可訪問性和開源可用性：Qwen2.5 和 DeepSeek 在不同程度上採用了開源原則，其模型可在 GitHub 和 Hugging Face 等平台上使用。 Qwen2.5近期推出了Web介面，增強了其可訪問性。 ChatGPT 雖然不是開源的，但可以透過 OpenAI 的平台和整合廣泛存取。
結論
Qwen 2.5 處於 封閉式優質服務 完全開放的業餘愛好者模型。它融合了寬鬆的許可、多語言能力、長期語境能力和廣泛的參數尺度，使其成為研究和生產的強大基礎。
隨著開源法學碩士 (LLM) 領域的快速發展，Qwen 計畫證明了 透明度和績效可以共存。對於開發人員、資料科學家和政策制定者來說，今天掌握 Qwen 2.5 是對更多元化、更具創新性的人工智慧未來的投資。
