Qwen2.5-7B-Instruct

русскоязычная

Qwen2.5-7B представляет собой модель с 7 миллиардами параметров, 28 слоями и архитектурой 28/4 голов внимания, предлагая существенное расширение возможностей по сравнению с меньшими версиями. Ключевое преимущество этой модели - поддержка расширенного контекстного окна в 128K токенов при сохранении генерации до 8K токенов, что делает ее способной обрабатывать очень длинные документы и сохранять в памяти сложные многоэтапные задачи. 

Qwen2.5-7B отличается значительно улучшенными способностями в математических вычислениях, программировании и логическом рассуждении благодаря включению специализированных данных в процесс предобучения. Также модель демонстрирует существенный прогресс в понимании структурированных данных, включая таблицы и JSON-форматы.

Qwen2.5-7B является оптимальным выбором для большинства бизнес-приложений, требующих высокого качества обработки естественного языка без чрезмерных требований к инфраструктуре. Модель превосходно подходит для автоматизации рабочих процессов, анализа длинных документов и построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений.


Дата анонса: 16.09.2024
Параметров: 8B
Контекст: 33K
Слоев: 28
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 Qwen2.5-7B-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 Qwen2.5-7B-Instruct

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 3,62 Запустить
rtx2080ti-1.10.16.500
32 768
1 34,23 ₽ 1,05 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 3,62 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 7,73 Запустить
rtx3080-1.16.32.160
32 768
1 51,34 ₽ 0,53 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 7,73 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 7,73 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 11,85 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 18,65 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 11,85 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 36,53 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 36,53 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 43,73 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 67,90 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslat4-1.16.16.160
32 768
1 29,33 ₽ 2,75 Запустить
teslaa2-1.16.32.160
32 768
1 33,74 ₽ 2,75 Запустить
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 6,86 Запустить
rtx2080ti-2.12.64.160
32 768
tensor
2 61,37 ₽ 4,40 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 6,86 Запустить
rtx3080-2.16.32.160
32 768
tensor
2 86,54 ₽ 3,38 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 6,86 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 10,98 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 17,78 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 10,98 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 35,66 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 35,66 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 42,86 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 67,03 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-1.16.32.160
32 768
1 46,94 ₽ 2,21 Запустить
teslat4-2.16.32.160
32 768
tensor
2 48,14 ₽ 4,90 Запустить
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
2 51,34 ₽ 4,90 Запустить
rtx3090-1.16.24.160
32 768
1 73,73 ₽ 2,21 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
32 768
pipeline
3 74,84 ₽ 3,98 Запустить
rtx4090-1.16.32.160
32 768
1 91,14 ₽ 2,21 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
32 768
tensor
4 99,74 ₽ 8,21 Запустить
teslav100-1.12.64.160
32 768
1 107,57 ₽ 6,33 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
2 109,77 ₽ 13,13 Запустить
rtx3080-3.16.64.160
32 768
pipeline
3 127,37 ₽ 2,44 Запустить
rtx5090-1.16.64.160
32 768
1 141,77 ₽ 6,33 Запустить
rtx3080-4.16.64.160
32 768
tensor
4 162,57 ₽ 6,15 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
1 211,77 ₽ 31,01 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
1 341,77 ₽ 31,01 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
1 367,41 ₽ 38,21 Запустить
h200-1.16.128.160
32 768
1 423,04 ₽ 62,38 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.