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.)
teslaa10-3.16.96.160
32 768
pipeline
3 119,81 ₽ 1,65 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
32 768
tensor
4 144,97 ₽ 3,59 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
32 768
pipeline
6 147,44 ₽ 2,64 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
32 768
pipeline
3 204,41 ₽ 14.33 1,94 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 31.78 3,21 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
32 768
pipeline
3 252,41 ₽ 22.35 1,93 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
32 768
tensor
4 257,77 ₽ 3,98 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
32 768
tensor
2 261,77 ₽ 1,48 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
32 768
tensor
4 269,04 ₽ 3,98 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
32 768
tensor
4 321,77 ₽ 3,97 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 3,20 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 4,48 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
32 768
tensor
2 411,81 ₽ 47.08 10,30 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 8,78 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
2 839,97 ₽ 21,44 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h100nvl-1.16.96.240
32 768
1 368,18 ₽ 28.34 1,02 Запустить
h200-1.16.128.240
32 768
1 423,81 ₽ 5,32 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
32 768
tensor
2 440,74 ₽ 34.19 7,04 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
32 768
tensor
2 441,52 ₽ 7,04 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
32 768
tensor
4 514,59 ₽ 2,91 Запустить
rtx4090-6.44.256.240
32 768
pipeline
6 521,74 ₽ 3,13 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
32 768
tensor
8 539,21 ₽ 7,28 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
32 768
tensor
8 671,74 ₽ 7,25 Запустить
h100-2.24.256.240
32 768
tensor
2 700,74 ₽ 36.33 6,92 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
32 768
tensor
2 840,74 ₽ 17,82 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-3.32.384.240
32 768
pipeline
3 657,66 ₽ 7,05 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
32 768
tensor
8 671,74 ₽ 1,03 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
32 768
tensor
2 729,47 ₽ 42.08 2,90 Запустить
teslaa100-4.16.256.240
32 768
tensor
4 816,34 ₽ 14,25 Запустить
h200-2.24.256.240
32 768
tensor
2 840,74 ₽ 11,50 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
32 768
tensor
2 840,74 ₽ 11,50 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
32 768
tensor
4 848,44 ₽ 14,25 Запустить
rtx5090-8.44.256.240
32 768
tensor
8 1 031,74 ₽ 6,80 Запустить
h100-3.32.384.240
32 768
pipeline
3 1 047,66 ₽ 7,03 Запустить
h100-4.16.256.240
32 768
tensor
4 1 336,34 ₽ 14,23 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.