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.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
 1 34,51 ₽ 3,83 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
 1 37,77 ₽ 3,83 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 63,57 ₽ 5,49 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 92,17 ₽ 4,46 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
 1 105,57 ₽ 7,95 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 18,86 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 12,06 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 40,69 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 36,75 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 40,69 Запустить
h100-1.16.64.160
32 768
 1 341,77 ₽ 36,75 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
32 768
 1 367,41 ₽ 43,95 Запустить
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 76,46 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 139,20 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 281,38 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-1.16.32.240
32 768
 1 34,51 ₽ 2,75 Запустить
teslat4-1.16.64.160
32 768
 1 37,77 ₽ 2,75 Запустить
rtx2080ti-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 63,57 ₽ 4,40 Запустить
rtx3080-2.16.64.160
32 768
tensor
 2 92,17 ₽ 3,38 Запустить
rtx4090-1.32.64.160
32 768
 1 105,57 ₽ 6,86 Запустить
rtxa5000-2.16.64.160.nvlink
32 768
tensor
 2 109,77 ₽ 17,78 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 10,98 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 39,60 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 35,66 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 39,60 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
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 75,38 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 138,12 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 280,29 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa2-2.16.32.160
32 768
tensor
 2 51,34 ₽ 4,90 Запустить
rtx2080ti-3.12.24.120
32 768
pipeline
 3 74,84 ₽ 3,98 Запустить
teslat4-3.32.64.200
32 768
pipeline
 3 78,95 ₽ 11,70 Запустить
rtx2080ti-4.16.32.160
32 768
tensor
 4 99,74 ₽ 8,21 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 ₽ 13,13 Запустить
teslat4-4.48.192.320
32 768
tensor
 4 127,45 ₽ 18,50 Запустить
rtx3080-3.16.96.160
32 768
pipeline
 3 133,01 ₽ 2,44 Запустить
rtx5090-1.32.64.160
32 768
 1 150,57 ₽ 6,33 Запустить
teslaa10-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 156,24 ₽ 34,95 Запустить
rtx3080-4.16.96.160
32 768
tensor
 4 168,21 ₽ 6,15 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
32 768
 1 211,77 ₽ 31,01 Запустить
rtx3090-4.16.128.160
32 768
tensor
 4 269,04 ₽ 34,95 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
teslaa100-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 439,97 ₽ 70,73 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
32 768
tensor
 2 839,97 ₽ 133,47 Запустить
h200-4.32.768.480
32 768
tensor
 4 1 717,59 ₽ 275,64 Запустить

Связанные модели

QwQ-32B
Qwen2-0.5B-Instruct
Qwen2-1.5B-Instruct
Qwen2-7B-Instruct
Qwen2-72B-Instruct
Qwen2.5-0.5B-Instruct
Qwen2.5-1.5B-Instruct
Qwen2.5-3B-Instruct
Qwen2.5-14B-Instruct
Qwen2.5-32B-Instruct
Qwen2.5-72B-Instruct
Qwen2-57B-A14B-Instruct
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
Qwen2.5-VL-3B-Instruct
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
Qwen2.5-7B-Instruct-1M
avision

Остались вопросы?

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