Qwen2.5-3B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-3B включает 3 миллиарда параметров, 36 слоев и архитектуру 16/2 голов внимания, представляя значительный скачок в производительности при сохранении приемлемых требований к ресурсам. Модель поддерживает контекстное окно 32K токенов и генерацию до 8K токенов, что позволяет обрабатывать достаточно сложные задачи с развернутыми контекстами. 

Уникальность модели Qwen2.5-3B заключается в том, что она возвращается в линейку после отсутствия в серии Qwen2, заполняя важную нишу между 1.5B и 7B моделями. Этот размер особенно ценен для сценариев с ограниченными ресурсами, где 7B модель может быть избыточной, но требуется более высокая производительность, чем у 1.5B версии. Модель демонстрирует значительно улучшенные способности в понимании сложных инструкций, многоступенчатом рассуждении и работе со структурированными данными.

Важно отметить, что эта модель распространяется под лицензией Qwen Research, что может накладывать определенные ограничения на коммерческое использование. При этом Qwen2.5-3B идеально подходит для исследовательских проектов, прототипирования и разработки специализированных решений, где важна гибкость лицензирования для исследовательских целей. Модель отлично показывает себя в задачах анализа данных, технической документации, образовательных приложениях и как основа для создания domain-specific моделей через fine-tuning.


Дата анонса: 17.09.2024
Параметров: 4B
Контекст: 33K
Слоев: 36
Тип внимания: Full Attention
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.43.1
Лицензия: qwen

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen2.5-3B-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 Qwen2.5-3B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 50.00 7,19 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 130.44 13,65 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 3,11 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 308.00 14,52 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 306.00 14,48 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 30,74 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 20,89 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 60,06 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 306.00 60,00 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 306.00 71,38 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 121,83 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 109,57 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 220,86 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 42.54 7,74 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 93.33 14,17 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 132.96 3,65 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 143.16 15,03 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 140.05 15,19 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 33,01 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 21,42 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 156.45 60,54 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 137.72 60,34 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 187.37 71,69 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 124,10 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 110,11 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 223,13 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 21.60 5,50 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 59.19 11,96 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 1,41 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 12,82 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 97.47 12,79 Запустить
rtx3090-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 139,77 ₽ 30,79 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 19,19 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 122.20 58,36 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 58,31 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 69,68 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 121,88 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 107,88 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 220,91 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@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.