關於Qwen2.5-72B-Instruct-128K
Qwen2.5-72B-Instruct 是阿里巴巴雲最新發布的大型語言模型系列之一。這個72B 模型在編碼和數學等方面顯示出顯著的改進。它支持最多128K token 的上下文長度。該模型還提供多語言支持，涵蓋超過29種語言，包括中文、英文等。它在遵循指令、理解結構化數據以及生成結構化輸出方面，尤其中在JSON格式，顯示出顯著的增強。
探索 Qwen2.5-72B-Instruct-128K 的豐富上下文、高級編碼和結構化輸出能力如何解決複雜的現實世界挑戰。
高級代碼生成
生成生產就緒代碼，重構舊系統，並通過深度上下文理解在各種語言中實施複雜算法。
使用案例範例：
"通過分析現有系統架構和50頁規範中的需求，用 Go 開發了一個完整的微服務，包括 API 端點、數據庫交互和單元測試。"
深入文檔分析
處理和提取龐大法律合同、研究論文或技術手冊中的見解，生成結構化摘要並回答複雜查詢。
使用案例範例：
"將100頁法律簡報摘要成關鍵論點和潛在責任，以 JSON 對象形式呈現，方便法律團隊快速審查。"
多語言數據處理
翻譯、本地化並處理超過29種語言的結構化數據，確保準確的上下文保留和一致的輸出格式，例如 JSON。
使用案例範例：
"將產品目錄從英語翻譯成日語和德語，自動將產品規格轉換為本地化的 JSON 格式以用於電子商務平台。"
高級數學推理
解決複雜的數學問題，生成證明並導出公式，為科學和工程挑戰提供逐步解釋。
使用案例範例：
"基於詳細問題描述，為供應鏈網絡設計了一種新的優化算法，包括數學公式推導和 Python 實現。"
結構化 API 與配置生成
從自然語言需求中自動生成 API 規範（例如 OpenAPI）、系統配置或數據模式，精確形成 JSON/YAML 格式。
使用案例範例：
"從高級設計文檔和示例請求中創建了完整的 OpenAPI 3.0 規範，用於新的 REST API，包括身份驗證、端點和資料模型。"
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
Transformer Decoder
經過校準的
否
專家並行
否
總參數
72B
啟用的參數
72B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
131K
最大輸出長度
4K
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
總上下文：
262K
最大輸出：
262K
輸入：
$
0.2
/ M Tokens
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0.6
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
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262K
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1.5
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Instruct
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Thinking
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2.0
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Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
總上下文：
262K
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輸出：
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1.5
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Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
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262K
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
總上下文：
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最大輸出：
262K
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輸出：
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
總上下文：
262K
最大輸出：
262K
輸入：
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輸出：
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Qwen
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Wan2.2-I2V-A14B
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