如何使用 Qwen 2.5：綜合指南

奎文 2.5 已成為快速發展的人工智慧領域中一個強大的參與者，在語言理解、推理和程式碼生成方面提供了先進的功能。該模型由阿里雲開發，旨在與行業領導者競爭，提供跨各個領域的多功能應用程式。本文深入探討了 Qwen 2.5 的複雜性，探索了它的功能、用法以及與 DeepSeek R1 等其他模型的比較。

啟文2.5

Qwen 2.5 是什麼？

Qwen 2.5是阿里雲自研的通用AI語言模式。它在語言理解、推理和程式碼生成方面表現出色，成為人工智慧產業的全能強者。與僅專注於特定任務的模型不同，Qwen 2.5 在從企業解決方案到研究和開發的各種應用程式中提供了最先進的性能。 引用turn0search0

Qwen 2.5 的主要功能

1.增強語言支援： Qwen 2.5 支援超過 29 種語言，包括中文、英文、法語、西班牙語、葡萄牙語、德語、義大利語、俄語、日語、韓語、越南語、泰語和阿拉伯語。

2.擴展上下文處理： 該模型最多可以處理 128K 個標記並產生最多 8K 個標記的內容，使其能夠熟練處理長篇內容和複雜對話。 引用turn0search2

3. 特殊變體： Qwen 2.5 包括用於編碼任務的 Qwen 2.5-Coder 和用於數學計算的 Qwen 2.5-Math 等專門的模型，增強了其多功能性。

4.提高數據品質： 透過數據過濾、數學和編碼數據的整合以及使用高品質的合成數據，模型的預訓練數據品質得到了顯著提升。

5.自適應系統提示： Qwen 2.5 對各種系統提示的適應性有所提高，增強了其角色扮演能力和聊天機器人功能。

如何使用 Qwen 2.5？

Qwen 2.5是一個強大的AI模型，可用於自然語言處理、推理和程式碼產生。無論您是開發人員、研究人員還是企業主，了解如何有效地存取和整合 Qwen 2.5 可以最大限度地發揮其潛力。

如何造訪 Qwen 2.5？

要開始使用 Qwen 2.5，您需要透過其中一個可用管道存取它。以下是取得存取權限的主要方法：

阿里雲API：

Qwen 2.5 可透過阿里雲的 AI 服務取得。
您可以註冊阿里雲並取得API憑證來使用該模型。
造訪阿里雲網站並導航至 AI 服務部分。

擁抱臉模型中心：

Qwen 2.5 託管在 Hugging Face 上，您可以在那裡透過 Transformers 庫下載或使用它。
非常適合希望微調或在本地運行模型的開發人員。

4. 對於開發人員：API 訪問

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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。

逐步指南：如何使用 Qwen 2.5？

取得存取權限後，請按照以下步驟有效使用 Qwen 2.5：

步驟 1：取得 API 憑證（用於雲端存取）

登錄到您的 阿里巴巴雲 帳戶。
前往 AI模型服務 並訂閱Qwen 2.5。
檢索您的 API密鑰 從儀表板。

第 2 步：安裝所需的庫

對於 Python 用戶，安裝必要的依賴項：

pip install requests transformers torch

如果使用 Hugging Face：

pip install transformers

步驟 3：發出 API 請求（雲端使用）

使用 Python 向 Qwen 2.5 API 發送請求：

import requests

API_KEY = "your_api_key"
URL = "https://api.alibabacloud.com/qwen"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "prompt": "Explain quantum computing in simple terms.",
    "max_tokens": 500
}

response = requests.post(URL, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

該腳本向 Qwen 2.5 發送請求並檢索回應。

本地運行 Qwen 2.5

如果使用 Hugging Face，請如下載入模型：

python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen-2.5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "What are the applications of artificial intelligence?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True))

此方法允許您在本機系統上運行模型。

CometAPI 整合 qwen API

import requests
import json
url = "https://api.cometapi.com/v1/chat/completion:s"
payload = json.dumps({
"model": "qwen-max",
"messages": [
{
"role": "user"
"content": "Hello!"
],
"stream": False
headers = {
'Authorization': 'Bearer {{api-key}}',
'Content-Type': 'application/json'
response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
print(response.text)

請參閱 Qwen 2.5 Coder 32B 指令 API Qwen 2.5 Max API 了解整合詳情。 QwQ-32B API.

利用專業模型

1.Qwen 2.5-Coder： 對於編碼任務，Qwen 2.5-Coder 提供了增強的程式碼產生和理解功能，支援多種程式語言並協助完成程式碼完成和偵錯等任務。

2.Qwen 2.5-數學： 該變體專為數學計算而定制，可為複雜的數學問題提供精確的解決方案，具有教育和研究價值。

Qwen 2.5 與 DeepSeek R1 相比如何？

在競爭激烈的人工智慧領域，將 Qwen 2.5 與 DeepSeek R1 等模型進行比較，可以深入了解它們各自的優勢和應用。

績效基準

基準測試表明，Qwen 2.5 在幾個關鍵領域優於 DeepSeek R1：

競技場-困難（偏好）： Qwen 2.5的得分為89.4，超過了DeepSeek R1的85.5，顯示在使用者評估中偏好程度較高。
MMLU-Pro（知識與推理）： 兩個模型的表現相似，Qwen 2.5 得分為 76.1，DeepSeek R1 得分為 75.9，展示了相當的知識和推理能力。
GPQA-Diamond（常識 QA）： Qwen 2.5 的得分為 60.1，略高於 DeepSeek R1 的 59.1，反映出其對常識的理解能力更強。

專業化和多功能性

雖然DeepSeek R1主要專注於推理任務，但Qwen 2.5提供了更廣泛的應用，包括語言理解、推理和程式碼產生。這種多功能性使 Qwen 2.5 適用於從企業解決方案到研究和開發的各種用例。