近日,阿里通義千問官方宣布,經過數月的精心優化與改進,正式推出了Qwen2.5-Turbo開源AI模型。這款新模型旨在滿足社區對更長上下文長度的迫切需求,為用戶帶來更加便捷、高效的AI體驗。
Qwen2.5-Turbo在上下文長度方面實現了重大突破,能夠擴展至100萬個tokens,這相當于大約100萬英文單詞或150萬中文字符的容量。如此龐大的上下文長度,足以包含10部完整的小說、150小時的演講稿或30000行代碼,為用戶提供了前所未有的處理能力和靈活性。
除了強大的上下文處理能力外,Qwen2.5-Turbo還具備顯著的經濟性和效率優勢。其處理成本僅為每百萬tokens 0.3元,同時能夠處理的token數量是GPT-4o-mini的3.6倍。這使得Qwen2.5-Turbo在處理長文本任務時具有極高的性價比,成為用戶的理想選擇。
然而,開發團隊也清醒地認識到,在實際應用場景中,長序列任務的表現可能存在不穩定性,且大型模型的推理成本仍有待進一步優化。為此,團隊承諾將持續投入資源,對模型進行進一步優化和改進,提升人類偏好度和推理效率,并積極探索更先進的長上下文處理技術。
相信在不久的將來,Qwen2.5-Turbo將為用戶帶來更加出色、穩定的AI服務體驗。
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利用英特爾OpenVINO在本地運行Qwen2.5-VL系列模型

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