Qwen2.5-14B-Instruct
Acerca de Qwen2.5-14B-Instruct
Qwen2.5-14B-Instruct es una de las series más recientes de modelos de lenguaje de gran tamaño lanzadas por Alibaba Cloud. Este modelo 14B demuestra mejoras significativas en áreas como la programación y las matemáticas. El modelo también ofrece soporte multilenguaje, cubriendo más de 29 idiomas, incluidos el chino y el inglés. Ha mostrado avances notables en el seguimiento de instrucciones, la comprensión de datos estructurados y la generación de outputs estructurados, particularmente en formato JSON.
Explore cómo las capacidades avanzadas de Qwen2.5-14B-Instruct en codificación, matemáticas y procesamiento de datos estructurados pueden resolver problemas complejos del mundo real.
Generación avanzada de código
Genere código complejo, refactorice la lógica existente e implemente algoritmos en múltiples lenguajes, cumpliendo con las mejores prácticas y patrones arquitectónicos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se generó un punto de conexión API REST seguro en Python (FastAPI) a partir de especificaciones de lenguaje natural, incluyendo validación y gestión de errores, reduciendo el tiempo de desarrollo."
Extracción de datos estructurados
Extraiga entidades y relaciones de tablas o de un texto no estructurado, transformándolos en formatos precisos de JSON o listos para bases de datos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se procesaron más de 100 contratos legales, extrayendo cláusulas clave, partes y fechas en un JSON estandarizado para la gestión automatizada de contratos."
IA de contenido multilingüe
Genere y localice contenido de marketing, documentos técnicos o respuestas de soporte en más de 29 idiomas, manteniendo los matices y la voz de la marca.
Ejemplo de caso de uso:
"Se localizó el manual de usuario de un producto del inglés al japonés y al alemán, garantizando la precisión técnica y la adecuación cultural para los mercados globales."
Automatización de flujos de trabajo agénticos
Diseñe y ejecute agentes de IA de múltiples pasos que interactúen con herramientas y API, tomando decisiones y generando planes de acción estructurados.
Ejemplo de caso de uso:
"Se automatizó un agente de soporte para clasificar tiques, consultar el historial en el CRM y generar respuestas personalizadas o derivar casos mediante llamadas de API estructuradas."
Resolución de problemas matemáticos
Resuelva problemas matemáticos complejos, verifique demostraciones y obtenga fórmulas complejas en disciplinas científicas y de ingeniería.
Ejemplo de caso de uso:
"Se verificó la corrección de un nuevo algoritmo criptográfico deduciendo lógicamente sus propiedades e identificando vulnerabilidades, lo que ahorró semanas de revisión manual."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Causal Language Model
Calibrado
Sí
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
14B
Parámetros activados
14.7B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
33K
Tokens máximos
4K
Comparar con otros modelos
Descubre cómo se compara este modelo con otros.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Contexto total:
262K
Output máx.:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
$
0.29
/ Video
