모델 비교
Qwen2.5-7B-Instruct
대
Qwen3-VL-32B-Thinking
2026. 2. 28.
가격
Input
$
0.05
/ M Tokens
$
0.2
/ M Tokens
Output
$
0.05
/ M Tokens
$
1.5
/ M Tokens
메타데이터
생성하다
2024. 9. 16.
2025. 10. 19.
라이센스
APACHE-2.0
APACHE-2.0
공급자
Qwen
Qwen
사양
주
Available
Available
건축
transformers with RoPE, SwiGLU, RMSNorm, and Attention QKV bias
Dense and MoE
교정된
아니요
아니요
전문가의 혼합
네
네
총 매개변수
7B
32B
활성화된 매개변수
7.61B
32B
추론
아니요
아니요
Precision
FP8
FP8
콘텍스트 길이
33K
262K
Max Tokens
4K
262K
지원됨 기능
Serverless
지원됨
지원됨
Serverless LoRA
지원하지 않음
지원하지 않음
Fine-tuning
지원하지 않음
지원하지 않음
Embedding
지원하지 않음
지원하지 않음
Rerankers
지원하지 않음
지원하지 않음
지원 Image Input
지원하지 않음
지원하지 않음
JSON Mode
지원됨
지원됨
구조화된 Outputs
지원하지 않음
지원하지 않음
도구
지원됨
지원됨
Fim Completion
지원하지 않음
지원하지 않음
Chat Prefix Completion
지원됨
지원됨
Qwen2.5-7B-Instruct비교에서
보세요 어떻게 Qwen2.5-7B-Instruct다른 인기 있는 모델과 주요 측면에서 비교합니다.
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
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VS
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VS
Qwen3-14B
VS
Qwen3-30B-A3B
VS
Qwen3-32B
VS
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VS
Qwen2.5-VL-7B-Instruct
VS
deepseek-vl2
