Qwen2.5 ：阿里通义千问团队推出的最新大型语言模型系列

Qwen2.5 简介

Qwen2.5是阿里通义千问团队最新发布的一系列大型语言模型，参数范围从0.5B到72B。与前一版本Qwen2相比，Qwen2.5在知识获取、编程能力和数学推理等方面有显著提升，特别是通过专门的模型如Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math。该模型支持生成长文本（超过8K个token）和理解结构化数据，能够处理多达29种语言。Qwen2.5的预训练数据集达到了18万亿个token，使其在多项基准测试中表现出色，尤其是在指令跟随和生成结构化输出方面。

Qwen2.5 主要功能

1. 多样化模型：Qwen2.5系列包括多个参数规模的模型，从0.5B到72B不等，满足不同应用需求。
2. 增强的知识和能力：在编码和数学推理方面有显著提升，专门模型如Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math提供了更强的性能。
3. 指令跟随能力：显著改善了对用户指令的理解和执行能力，能够更好地生成符合人类偏好的响应。
4. 长文本生成：支持生成超过8K个token的长文本，适用于复杂的文本生成任务。
5. 结构化数据处理：能够理解和生成结构化输出（如JSON），适合处理表格等数据格式。
6. 多语言支持：支持29种语言，包括中文、英文、法文等，增强了其全球适用性。
7. 长上下文支持：能够处理长达128K tokens的上下文，提高了对长篇内容的理解和生成能力。

Qwen2.5 性能评估

• Qwen2.5
  • Qwen2.5-72B在各种任务上都达到了顶尖水平，与Llama-3.1-70B、Mistral-Large-V2和DeepSeek-V2.5等领先的开源模型相比表现出色。
  • 即使是基础语言模型Qwen2.5-72B，在一些任务上也超过了更大的模型如Llama-3-405B。
  • API模型Qwen-Plus在与GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet等领先模型的对比中表现出色，在某些方面与Llama-3.1-405B不相上下
• Qwen2.5-Coder
  • Qwen2.5-Coder-7B-Instruct在编程语言和任务的各个方面都优于许多参数更大的模型。
  • 在10多个编程相关的基准测试中，Qwen2.5-Coder系列达到了SOTA水平，在相同模型大小下一致优于其他模型。
• Qwen2.5-Math
  • Qwen2.5-Math-72B-Instruct在总体性能上超过了Qwen2-Math-72B-Instruct和GPT4-o。
  • 即使是Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct这样小的专家模型，在数学推理任务上也能达到与大型语言模型相当的高水平

Qwen2.5 应用场景

1. 代码生成与修复：Qwen2.5-Coder专为编程任务设计，能够自动生成代码、修复错误并提供代码建议，提升开发效率。
2. 数学问题解决：Qwen2.5-Math能够处理复杂的数学问题，包括符号计算和逻辑推理，适用于教育和科研领域。
3. 自然语言理解与生成：该模型可用于文本生成、摘要撰写和语言翻译，帮助用户高效处理信息。
4. 聊天机器人：Qwen2.5可用于构建智能聊天机器人，支持多轮对话和角色扮演，提高用户互动体验。
5. 数据分析与报告生成：模型能够分析结构化数据并生成相应的报告，适用于商业智能和数据科学领域。
6. 多语言支持：支持29种语言，使其在全球范围内的应用更加广泛，适合跨国企业和多语言环境下的沟通需求。

Qwen2.5 项目入口

• 官方介绍：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/
• GitHub代码库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5
• HuggingFace：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-66e81a666513e518adb90d9e