Qwen2.5-14B-Instruct
Tentang Qwen2.5-14B-Instruct
Qwen2.5-14B-Instruct adalah salah satu seri model bahasa besar terbaru yang dirilis oleh Alibaba Cloud. Model 14B ini menunjukkan peningkatan signifikan di bidang seperti pengkodean dan matematika. Model ini juga menawarkan dukungan multi-bahasa, mencakup lebih dari 29 bahasa, termasuk bahasa Tionghoa dan Inggris. Ini telah menunjukkan kemajuan yang mencolok dalam mengikuti instruksi, memahami data terstruktur, dan menghasilkan Output terstruktur, terutama dalam format JSON.
Jelajahi bagaimana kemampuan canggih Qwen2.5-14B-Instruct dalam pengkodean, matematika, dan pemrosesan data terstruktur dapat menyelesaikan masalah kompleks di dunia nyata.
Pembuatan Kode Lanjutan
Menghasilkan kode kompleks, merombak logika yang ada, dan menerapkan algoritma di berbagai bahasa, dengan mengikuti praktik terbaik dan pola arsitektur.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Dibuat endpoint API REST yang aman dalam Python (FastAPI) dari spesifikasi bahasa alami, termasuk validasi dan penanganan kesalahan, mempercepat waktu pengembangan."
Ekstraksi Data Terstruktur
Ekstrak entitas dan hubungan dari Text tak terstruktur atau tabel, mengubahnya menjadi format JSON atau format siap database yang tepat.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memproses lebih dari 100 kontrak hukum, mengekstraksi klausul utama, pihak, dan tanggal ke dalam JSON standar untuk manajemen kontrak otomatis."
AI Konten Multibahasa
Menghasilkan dan melokalkan konten pemasaran, dokumen teknis, atau respons dukungan dalam lebih dari 29 bahasa, mempertahankan nuansa dan suara merek.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Melokalkan manual pengguna produk dari Inggris ke Jepang dan Jerman, memastikan akurasi teknis dan kesesuaian budaya untuk pasar global."
Otomasi Alur Kerja Agenik
Merancang dan mengeksekusi agen AI multi-langkah yang berinteraksi dengan alat dan API, membuat keputusan dan menghasilkan rencana tindakan terstruktur.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengotomatisasi agen dukungan untuk mengelola tiket, mengquery CRM untuk sejarah, dan menghasilkan respons yang dipersonalisasi atau eskalasi melalui panggilan API terstruktur."
Penyelesaian Masalah Matematika
Menyelesaikan masalah matematika yang rumit, memverifikasi bukti, dan menguraikan rumus kompleks di berbagai disiplin ilmiah dan teknik.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memverifikasi keakuratan algoritma kriptografi baru dengan menyimpulkan sifat secara logis dan mengidentifikasi kerentanan, menghemat minggu tinjauan manual."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Causal Language Model
Terkalibrasi
Ya
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
14B
Parameter yang Diaktifkan
14.7B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
33K
Max Tokens
4K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Dirilis pada: 5 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Dirilis pada: 11 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Dirilis pada: 13 Agu 2025
$
0.29
/ Video
