Qwen2.5-14B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-14B включает 14 миллиардов параметров, 48 слоев и архитектуру 40/8 голов внимания, представляя существенное увеличение вычислительной мощности и сложности по сравнению с 7B версией. Модель поддерживает контекст до 128K токенов с генерацией до 8K токенов, что позволяет обрабатывать очень объемные документы и выполнять комплексные многоэтапные задачи. 

Уникальность Qwen2.5-14B заключается в возвращении этого размера в серию после его отсутствия в Qwen2, что заполняет важный пробел между 7B и более крупными моделями. Этот размер особенно ценен для организаций, которым нужна высокая производительность без существенных затрат на модели уровня 32B или 72B. Модель демонстрирует значительные улучшения в области экспертных знаний, сложного рассуждения и способности работать с многодоменными задачами одновременно.

Qwen2.5-14B идеально подходит для корпоративных приложений среднего и крупного масштаба, где требуется высокое качество обработки при разумных затратах на инфраструктуру. Модель превосходно работает в системах управления знаниями, комплексной аналитике и может быть использована как основа для создания отраслевых ИИ-решений.


Дата анонса: 16.09.2024
Параметров: 14B
Контекст: 33K
Слоев: 48
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 Qwen2.5-14B-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 Qwen2.5-14B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 1,35 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 1,83 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 1,51 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 1,51 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 4,25 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
32 768
pipeline
3 127,37 ₽ 1,22 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 2,71 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 2,15 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 10,05 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 10,04 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 12,17 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 21,65 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 19,34 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 40,22 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 52,06 3,22 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
32 768
pipeline
3 94,64 ₽ 2,48 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 3,22 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
32 768
tensor
4 112,24 ₽ 4,17 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 72,52 3,54 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 1,67 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 1,11 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 3,53 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 76,57 9,02 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 64,97 9,01 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 109,54 11,14 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 20,62 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 18,30 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 39,19 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 1,21 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 1,21 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
32 768
tensor
4 112,24 ₽ 2,17 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 1,54 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 1,53 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 7,02 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 3,93 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 7,01 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 9,14 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 18,62 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 16,30 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 37,19 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.