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.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
 1 34,51 ₽ 12,38 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
 1 37,77 ₽ 12,38 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 63,57 ₽ 15,69 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 92,17 ₽ 13,63 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
 1 105,57 ₽ 20,60 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 42,43 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 28,83 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 86,09 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 78,20 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 86,09 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 78,20 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 92,60 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 157,63 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 283,12 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 567,46 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
 1 34,51 ₽ 11,96 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
 1 37,77 ₽ 11,96 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 63,57 ₽ 15,27 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 92,17 ₽ 13,21 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
 1 105,57 ₽ 20,19 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 42,01 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 28,41 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 85,67 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 77,79 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 85,67 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 77,79 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 92,19 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 157,21 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 282,70 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 567,04 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
 1 34,51 ₽ 10,07 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
 1 37,77 ₽ 10,07 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 63,57 ₽ 13,38 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 92,17 ₽ 11,33 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
 1 105,57 ₽ 18,30 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 40,13 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 26,53 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 83,78 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 75,90 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 83,78 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 75,90 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 90,30 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 155,33 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 280,81 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 565,15 Запустить

Связанные модели

QwQ-32B
Qwen2-0.5B-Instruct
Qwen2-1.5B-Instruct
Qwen2-7B-Instruct
Qwen2-72B-Instruct
Qwen2.5-0.5B-Instruct
Qwen2.5-3B-Instruct
Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2.5-14B-Instruct
Qwen2.5-32B-Instruct
Qwen2.5-72B-Instruct
Qwen2-57B-A14B-Instruct
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-VL-3B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-7B-Instruct-1M
avision

Остались вопросы?

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