关于Qwen2.5-14B-Instruct
Qwen2.5-14B-Instruct 是阿里云发布的最新大型语言模型系列之一。这个 14B 模型在编程和数学等领域表现出显著的改进。模型还提供多语言支持，覆盖超过 29 种语言，包括中文和英语。它在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出（特别是 JSON 格式）方面显示了显著的进步。
探索Qwen2.5-14B-Instruct在编码、数学和结构化数据处理方面的先进能力如何解决复杂的现实世界问题。
高级代码生成
生成复杂代码，重构现有逻辑，并在多个语言中实施算法，遵循最佳实践和架构模式。
用例示例：
"从自然语言规范生成了一个安全的Python (FastAPI) REST API端点，包括验证和错误处理，缩短了开发时间。"
结构化数据提取
从非结构化Text或表格中提取实体和关系，将其转化为精确的JSON或数据库准备格式。
用例示例：
"处理了100多个法律合同，提取关键条款、各方和日期到标准化的JSON中，用于自动化合同管理。"
多语言内容AI
生成和本地化营销内容、技术文档或支持响应，覆盖29种以上语言，保持细微差别和品牌声音。
用例示例：
"将产品的用户手册从英语本地化到日语和德语，确保全球市场的技术准确性和文化适应性。"
代理工作流程自动化
设计和执行多步骤AI代理与工具和API交互，进行决策并生成结构化行动计划。
用例示例：
"自动化一个支持代理来分配票据，查询CRM历史，并生成个性化响应或通过结构化API调用升级。"
数学问题解决器
解决复杂的数学问题，验证证明，并在科学和工程学科中推导复杂公式。
用例示例：
"通过逻辑推断属性并识别漏洞，验证一个新的加密算法的正确性，节省了数周的人工审查时间。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
Causal Language Model
校准的
是
专家混合
是
总参数
14B
激活的参数
14.7B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
33K
最大输出长度
4K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
Qwen
chat
Qwen3.6-35B-A3B
发行日期：2026年4月17日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.6-27B
发行日期：2026年4月23日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
3.2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-397B-A17B
发行日期：2026年4月24日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.39
/ M Tokens
Output:
$
2.34
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-122B-A10B
发行日期：2026年4月24日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.26
/ M Tokens
Output:
$
2.08
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-35B-A3B
发行日期：2026年2月25日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.24
/ M Tokens
Output:
$
1.8
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-27B
发行日期：2026年4月24日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
2.0
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3.5-9B
发行日期：2026年4月24日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.15
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
