Qwen2.5-32B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-32B содержит 32 млрд параметров, 64 слоя и архитектуру 40/8 голов внимания, представляя значительный скачок в вычислительной мощности и способностях модели. С поддержкой контекстного окна в 128K токенов и генерацией до 8K токенов, модель способна обрабатывать исключительно сложные и объемные задачи. 

Qwen2.5-32B возвращает размерность весов в 32 млрд в линейку Qwen после отсутствия в серии Qwen2, предоставляя пользователям мощную альтернативу флагманской 72B модели с меньшими требованиями к ресурсам. Благодаря обучению на 18 триллионах токенов высококачественных данных модель демонстрирует уверенную работу с большими массивами информации, экспертный уровень знаний в специализированных доменах, превосходные способности к абстрактному мышлению и умение решать задачи, требующие глубокого понимания контекста и многоступенчатого анализа.

Qwen2.5-32B предназначена для организаций и исследовательских групп, которым нужны возможности уровня frontier-моделей без полных затрат на самые крупные модели. Идеальные форматы применения включают научные исследования, разработку сложного программного обеспечения, создание высококачественного контента, системы экспертной поддержки в медицине и праве, а также как основа для создания высокоспециализированных ИИ-систем.


Дата анонса: 17.09.2024
Параметров: 32B
Контекст: 33K
Слоев: 64
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 Qwen2.5-32B-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 Qwen2.5-32B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-3.32.64.160
32 768
pipeline
3 78,57 ₽ 2,06 Запустить
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 2,37 Запустить
teslat4-4.16.64.160
32 768
tensor
4 85,77 ₽ 3,55 Запустить
teslaa2-3.32.128.160
32 768
pipeline
3 94,64 ₽ 2,06 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
32 768
tensor
4 99,74 ₽ 1,30 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 2,37 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
32 768
tensor
4 112,24 ₽ 3,55 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 2,37 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 2,37 Запустить
teslav100-2.16.64.240
32 768
tensor
2 198,54 ₽ 4,17 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 6,29 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 4,17 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 6,29 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 7,86 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 13,15 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-2.16.64.160
32 768
tensor
2 83,37 ₽ 1,05 Запустить
teslat4-4.16.64.160
32 768
tensor
4 85,77 ₽ 2,22 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 1,05 Запустить
teslaa2-4.32.128.160
32 768
tensor
4 112,24 ₽ 2,22 Запустить
rtx3090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 1,05 Запустить
rtx4090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 171,77 ₽ 1,05 Запустить
teslav100-2.16.64.240
32 768
tensor
2 198,54 ₽ 2,85 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 4,96 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 2,85 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 4,96 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 6,54 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 11,82 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
4 156,24 ₽ 1,36 Запустить
rtxa5000-4.16.128.160.nvlink
32 768
tensor
4 209,04 ₽ 1,36 Запустить
rtx3090-4.16.96.320
32 768
tensor
4 264,96 ₽ 1,36 Запустить
rtx4090-4.16.96.320
32 768
tensor
4 328,96 ₽ 1,36 Запустить
teslav100-3.64.256.320
32 768
pipeline
3 347,52 ₽ 1,67 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 2,07 Запустить
rtx5090-3.16.96.160
32 768
pipeline
3 387,41 ₽ 1,67 Запустить
teslav100-4.32.96.160
32 768
tensor
4 388,21 ₽ 4,96 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 9,18 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 7,36 Запустить
rtx5090-4.16.128.160
32 768
tensor
4 513,04 ₽ 4,96 Запустить
h100-2.24.256.160
32 768
tensor
2 699,97 ₽ 9,18 Запустить

Связанные модели

QwQ

Остались вопросы?

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