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在與其他模型的比較中，Qwen2.5-Max 展現(xiàn)了其在指令模型和基座模型中的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。特別是在 Arena-Hard 和 LiveBench 等挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)中，其表現(xiàn)甚至超越了一些閉源的知名模型，如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。這顯示了 Qwen2.5-Max 在復(fù)雜任務(wù)處理上的強(qiáng)大能力。

使用 Qwen2.5-Max 的方法

Qwen2.5-Max 提供了多種訪問方式，用戶可以通過 Qwen Chat 直接與模型對(duì)話，也可以通過 API 進(jìn)行集成。其 API 與 OpenAI API 兼容，使得開發(fā)者可以輕松地將其嵌入到現(xiàn)有應(yīng)用中。以下是使用 Python 調(diào)用 Qwen2.5-Max 的示例代碼：

from openai import OpenAI

import os



client = OpenAI(

    api_key=os.getenv("API_KEY"),

    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",

)



completion = client.chat.completions.create(

    model="qwen-max-2025-01-25",

    messages=[

      {'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},

      {'role': 'user', 'content': 'Which number is larger, 9.11 or 9.8?'}

    ]

)



print(completion.choices[0].message)

未來展望與發(fā)展方向

Qwen2.5-Max 的發(fā)展并未止步于此。團(tuán)隊(duì)計(jì)劃繼續(xù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)規(guī)模和模型參數(shù)，以提升模型的智能水平。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用也是未來發(fā)展的重要方向。通過這些努力，Qwen2.5-Max 希望能在不久的將來實(shí)現(xiàn)超越人類智能的目標(biāo)。

Qwen2.5-Max 的開源發(fā)布

Qwen2.5-Max 的成功離不開開源社區(qū)的支持。通過 GitHub，用戶可以獲取到 Qwen2.5-Max 的代碼并進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和改進(jìn)。以下是 Qwen2.5 的主要開源模型及其版本：

Qwen2.5: 0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B
Qwen2.5-Coder: 1.5B, 7B, 即將推出的32B
Qwen2.5-Math: 1.5B, 7B, 72B

Qwen2.5 Main Image

Qwen2.5 的模型性能

為了展示 Qwen2.5 的能力，我們用最大的開源模型 Qwen2.5-72B 進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試。結(jié)果顯示，其在多個(gè)測(cè)試中均表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是在指令微調(diào)后的版本中，Qwen2.5-72B 展現(xiàn)了強(qiáng)大的綜合能力和人類偏好的適應(yīng)性。

Qwen2.5-72B Instruct Performance

Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math 的專用模型

Qwen2.5 還推出了專用于編程和數(shù)學(xué)領(lǐng)域的模型，分別為 Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math。與其前身相比，這些模型在相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)上進(jìn)行了更大規(guī)模的訓(xùn)練，并在推理能力上得到了顯著提升。

Qwen2.5 Math Performance Across All Sizes

使用 Qwen2.5 的最佳實(shí)踐

用戶可以通過阿里云百煉平臺(tái)便捷地使用 Qwen2.5 的 API。以下是通過 Hugging Face Transformers 庫來使用 Qwen2.5 的示例代碼：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(

    model_name,

    torch_dtype="auto",

    device_map="auto"

)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Give me a short introduction to large language model."

messages = [

    {"role": "user", "content": prompt}

]

text = tokenizer.apply_chat_template(

    messages,

    tokenize=False,

    add_generation_prompt=True

)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(

    **model_inputs,

    max_new_tokens=512

)

generated_ids = [

    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)

]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Qwen2.5 的社區(qū)支持

Qwen 系列的成功離不開開源社區(qū)的支持。許多開發(fā)者通過 GitHub 和其他平臺(tái)對(duì) Qwen2.5 進(jìn)行了貢獻(xiàn)和改進(jìn)。我們要向所有為 Qwen 做出貢獻(xiàn)的團(tuán)隊(duì)和個(gè)人表示衷心的感謝。

FAQ

問：Qwen2.5-Max 與其他模型相比有什么優(yōu)勢(shì)？
- 答：Qwen2.5-Max 在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，特別是在知識(shí)水平、編程能力和綜合能力方面展現(xiàn)了卓越的性能。
問：如何通過 API 訪問 Qwen2.5-Max？
- 答：Qwen2.5-Max 提供了兼容 OpenAI API 的接口，用戶可以通過阿里云平臺(tái)注冊(cè)并獲取 API 密鑰進(jìn)行訪問。
問：Qwen2.5 的開源版本有哪些？
- 答：Qwen2.5 提供多個(gè)版本，包括 Qwen2.5、Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的版本進(jìn)行開發(fā)。