Qwen2.5-72B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-72B является флагманской открытой моделью серии с 72 миллиардами параметров, 80 слоями и архитектурой 64/8 голов внимания, представляя вершину возможностей открытых языковых моделей от Alibaba. Модель поддерживает контекст в 128K токенов с генерацией до 8K токенов, что позволяет анализировать несколько документов и создавать подробный контент с исключительной точностью.

Модель обучена на расширенном наборе данных в 18 триллионов токенов с улучшенной фильтрацией и включением специализированных данных по математике и программированию, что позволяет показывает выдающиеся результаты в широком спектре задач. Отсюда следует яркая особенность Qwen2.5-72B - достижение state-of-the-art результатов среди открытых моделей при значительно меньшем размере по сравнению с конкурентами. Согласно техническому отчету, модель демонстрирует конкурентоспособную производительность с Llama-3-405B-Instruct, которая в 5 раз больше по размеру.

Qwen2.5-72B распространяется по специальной исследовательской лицензией Qwen и предназначена для проектов, требующих максимального качества обработки естественного языка. Модель идеально подходит для фундаментальных исследований в области ИИ, создания передовых ИИ-продуктов, обучения и fine-tuning специализированных моделей, а также как основа для разработки мультимодальных систем и специализированных агентов.


Дата анонса: 16.09.2024
Параметров: 73B
Контекст: 33K
Слоев: 80
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 Qwen2.5-72B-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 Qwen2.5-72B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
1 34,51 ₽ -2,93 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
1 37,77 ₽ -2,93 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
2 63,57 ₽ -2,64 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
2 92,17 ₽ -2,82 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
1 105,57 ₽ -2,21 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ -0,30 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
1 150,57 ₽ -1,49 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
4 156,24 ₽ 3,52 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 2,83 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
4 269,04 ₽ 3,52 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 2,83 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 4,09 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 439,97 ₽ 9,78 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 20,76 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
4 1 717,59 ₽ 45,64 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
1 34,51 ₽ -5,58 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
1 37,77 ₽ -5,58 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
2 63,57 ₽ -5,29 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
2 92,17 ₽ -5,47 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
1 105,57 ₽ -4,86 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ -2,95 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
1 150,57 ₽ -4,14 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
4 156,24 ₽ 0,87 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 0,18 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
4 269,04 ₽ 0,87 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 0,18 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 1,44 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 439,97 ₽ 7,13 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 18,11 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
4 1 717,59 ₽ 42,99 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
1 34,51 ₽ -13,36 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
1 37,77 ₽ -13,36 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
2 63,57 ₽ -13,07 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
2 92,17 ₽ -13,25 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
1 105,57 ₽ -12,64 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ -10,73 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
1 150,57 ₽ -11,92 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
4 156,24 ₽ -6,91 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ -7,60 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
4 269,04 ₽ -6,91 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ -7,60 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ -6,34 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 439,97 ₽ -0,65 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 10,33 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
4 1 717,59 ₽ 35,21 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.