关于Qwen2.5-72B-Instruct-128K
Qwen2.5-72B-Instruct 是阿里云发布的最新大语言模型系列之一。这个72B模型在编码和数学等领域表现出显著的改进。它支持最长达128K的上下文长度tokens。模型还提供多语言支持，涵盖超过29种语言，包括中文、英文等。它在指令跟随、理解结构化数据以及生成结构化输出方面表现出显著提升，特别是在JSON格式中。
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
Transformer Decoder
校准的
不
专家混合
不
总参数
72B
激活的参数
72B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
131K
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
