Qwen2.5-1.5B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-1.5B содержит 1.5 миллиарда параметров, предлагая значительное улучшение производительности по сравнению с 0.5B версией при сохранении относительно небольших вычислительных требований. Она поддерживает такое же контекстное окно в 32K токенов и генерацию до 8K токенов, что обеспечивает поддержку широкого спектра задач. Тем самым сохраняется ключевое преимущество легковесных моделей - баланс между производительностью и эффективностью. Модель демонстрирует хорошие способности в логическом рассуждении, понимании контекста и генерации связного текста на различных языках (включая русский). При этом она остается достаточно легкой для развертывания на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями, чувствительных к энергопотреблению.

Qwen2.5-1.5B отличается высокой скоростью отклика, универсальностью и возможностью работы в ограниченных вычислительных условиях, сохраняя при этом достойный уровень ответов и понимания инструкций. Модель отлично подходит для корпоративных чат-ботов, интеллектуальных ассистентов, локальных систем поддержки, а также для образовательных и исследовательских проектов, где важна приватность данных и автономность.


Дата анонса: 17.09.2024
Параметров: 2B
Контекст: 33K
Слоев: 28
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.43.1
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2.5-1.5B-Instruct. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen2.5-1.5B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 10,36 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 18,66 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 5,11 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 19,78 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 19,73 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 38,55 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 27,97 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 78,33 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 78,26 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 92,88 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 157,88 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 141,99 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 285,21 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 75,11 9,65 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 172,50 17,96 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 4,41 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 19,07 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 19,03 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 37,84 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 27,26 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 231,33 77,63 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 220,17 77,55 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 232,75 92,18 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 157,18 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 141,29 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 284,51 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 8,29 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 16,60 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 3,05 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 17,71 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 17,67 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 36,49 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 25,90 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 76,27 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 76,19 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 90,82 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 155,82 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 139,93 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 283,15 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям nn@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.