Qwen2.5-32B-Instruct
Tentang Qwen2.5-32B-Instruct
Qwen2.5-32B-Instruct adalah salah satu seri Model bahasa besar terbaru yang dirilis oleh Alibaba Cloud. Model 32B ini menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam bidang seperti pemrograman dan matematika. Model ini juga menawarkan dukungan multi-bahasa, mencakup lebih dari 29 bahasa, termasuk Tionghoa, Inggris, dan lainnya. Ini menunjukkan peningkatan yang mencolok dalam mengikuti instruksi, memahami data terstruktur, dan menghasilkan Output terstruktur, terutama dalam format JSON.
Temukan bagaimana kemampuan pengkodean lanjut, matematika, multi-bahasa, dan kemampuan Output yang terstruktur dari Qwen2.5-32B-Instruct menyelesaikan tantangan kompleks.
Pembuatan Kode Lanjut
Menghasilkan, memfaktorkan ulang, dan menerjemahkan kode kompleks lintas bahasa, memanfaatkan pemahaman algoritma mendalam dan analisis konteks panjang.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memfaktorkan ulang microservice Java warisan ke dalam Go yang dioptimalkan, meningkatkan kinerja dan pemeliharaan, lengkap dengan tes unit dan dokumentasi."
Pembuatan Konten Multi-bahasa
Membuat konten berkualitas tinggi yang akurat secara kontekstual, dokumentasi, dan spesifikasi teknis dalam lebih dari 29 bahasa.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membuat dokumentasi API yang komprehensif dalam bahasa Inggris, Jepang, dan Jerman, termasuk contoh kode, untuk platform SaaS global baru."
Pemrosesan Data Terstruktur
Mengekstrak dan mentransformasi data dari Text tidak terstruktur menjadi JSON, XML, atau format lain yang tepat, memastikan integritas data dan ketaatan skema.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memproses ribuan laporan keuangan untuk mengekstrak metrik utama dan menghasilkan Output JSON yang terstandarisasi untuk dasbor analitik otomatis."
Matematika & Pembuktian Kompleks
Menyelesaikan masalah matematika rumit, menghasilkan solusi langkah-demi-langkah, dan memverifikasi pembuktian untuk tugas ilmiah atau teknik lanjut.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Menurunkan dan menyelesaikan serangkaian persamaan diferensial parsial untuk memodelkan dinamika fluida dalam desain mesin baru, memberikan validasi teoretis yang terperinci."
Analisis Dokumen Konteks Panjang
Menganalisis dan merangkum dokumen ekstensif (hingga 128K tokens), mengidentifikasi wawasan utama, ketidakkonsistenan, atau anomali di seluruh Text yang luas.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Meninjau kontrak hukum 100 halaman, menyoroti klausul kritis, risiko potensial, dan menghasilkan rangkuman eksekutif singkat untuk pemangku kepentingan."
Mengikuti Instruksi Dinamis
Mengembangkan agen AI kuat yang mengikuti instruksi multi-langkah kompleks dan menyesuaikan perilaku berdasarkan RAG sistem yang beragam.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membangun asisten AI untuk mendukung IT yang secara dinamis memecahkan masalah jaringan, menyesuaikan langkah diagnostiknya berdasarkan log sistem waktu nyata dan Input pengguna."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Causal Language Model
Terkalibrasi
Tidak
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
32B
Parameter yang Diaktifkan
32.5B
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
