Qwen2.5-72B

Qwen2.5-72Bは、アリババ通義千問チームが2024年9月に発表したフラッグシップ大規模言語モデルで、Qwenシリーズの最高峰を代表しています。18兆トークンで事前学習（Qwen2の7兆トークンから2.5倍拡大）され、言語理解、推論、数学、コーディング、人間の好み調整など、幅広いベンチマークでトップティアの性能を示しています。

核心的優位性

Llama-3-405Bと同等の性能

Qwen2.5-72B-InstructはLlama-3-405B-Instructと同等の性能を実現しながら、サイズは1/5（72B vs 405Bパラメータ）で、オープンソースとプロプライエタリモデルの両方で優れた性能を発揮します。

大規模事前学習

• 事前学習データ: 18兆トークン（Qwen2の7兆から2.5倍拡大）
• 多言語サポート: 多言語テキストデータをカバー
• ドメイン専門性: 科学文献、コードなどのドメイン固有コーパスを含む

ポストトレーニング最適化

100万以上のサンプルでの教師あり微調整と多段階強化学習を実装し、以下を大幅に強化：

• 人間の好み調整
• 長文生成能力
• 構造化データ分析
• 指示遵守能力

技術的ハイライト

長コンテキストサポート

• Qwen2.5-Turboは段階的コンテキスト長拡張戦略を実装し、4つの段階を経ます：
  • 32,768トークン
  • 65,536トークン
  • 131,072トークン
  • 最終的に262,144トークンに到達

Qwen2.5-1M 超長コンテキスト

Dual Chunk Attentionメカニズムにより、追加のトレーニングなしでコンテキスト長を4Kから256K、最終的に100万トークンまで拡張。

性能

総合ベンチマーク

Qwen2.5-72B-Instructは以下で優れた性能：

• 知識: MMLU-Proなどの知識集約型タスク
• 推論: 論理的推論と常識推論
• 数学: 数学問題解決
• コーディング: コード生成と理解
• 人間の好み調整: Arena-Hardなどのベンチマーク

APIモデル

• Qwen2.5-Turbo: GPT-4o-miniより優れたコストパフォーマンス
• Qwen2.5-Plus: GPT-4oと競争力
• Qwen2.5-Max: 知識（MMLU-Pro）、コーディング（LiveCodeBench）、総合評価（LiveBench）、人間の好み調整（Arena-Hard）で強力な性能

モデルファミリー

Qwen2.5シリーズには専門モデルが含まれます：

• Qwen2.5-Math: 数学推論専用
• Qwen2.5-Coder: コード生成専用
• QwQ: 推論専用
• Qwen2.5-VL: マルチモーダル視覚言語

市場への影響

2025年までに、Qwenは総ダウンロード数でLlamaを上回り、ファインチューニング用の最も使用されているベースモデルとなりました。

使用シーン

• 企業Q&A: 強力な知識理解と長文処理能力
• コンテンツ作成: 長文生成、記事執筆、クリエイティブコンテンツ
• コード開発: プログラミング支援、コード説明、アルゴリズム設計
• 教育・トレーニング: 知識伝達、Q&A、パーソナライズ学習
• データ分析: 構造化データの理解と分析
• 多言語アプリケーション: 複数言語の理解と生成

デプロイオプション

オープンソースデプロイ

• 完全オープンソース、Hugging FaceとModelScopeで利用可能
• vLLM、TGI、SGLang推論フレームワークをサポート
• ローカルまたはクラウドGPUにデプロイ可能

APIサービス

アリババクラウドがマネージドAPIサービスを提供：

• Qwen2.5-Turbo（コスト効率的）
• Qwen2.5-Plus（高性能）
• Qwen2.5-Max（フラッグシップ性能）

長所と短所

長所:

• オープンソース&無料: Apache 2.0ライセンス、商用利用可
• トップ性能: Llama-3-405Bと同等、サイズは1/5
• 超長コンテキスト: 最大100万トークンサポート
• 中国語最適化: アリババ開発、強力な中国語能力
• 豊富なエコシステム: 完全なモデルファミリーとツールチェーン

短所:

• VRAMスペック: 72Bモデルは大きなVRAMが必要（完全精度約144GB）
• 推論速度: 小型モデルより遅い
• 国際的認知度: GPT/Claudeと比較して国際市場での知名度が低い

コスト比較

セルフホストデプロイの場合：

• Qwen2.5-72B: 2x A100 80GBまたは2x H100 80GBが必要
• Llama-3-405B: 8以上のA100 80GBが必要

Qwen2.5-72Bは同等の性能を達成しながら、ハードウェアコストを約75%削減します。

まとめ

Qwen2.5-72Bは最強のオープンソース70Bクラスモデルの1つであり、特に以下に適しています：

• 中国語最適化を必要とするアプリケーション
• 限られたハードウェア予算でLlama-3-405B性能を求めるチーム
• 長コンテキスト機能を必要とするシナリオ
• 完全オープンソース、自己デプロイ可能なソリューションを望む企業

中国のユーザーにとって、Qwen2.5とアリババクラウドエコシステムの組み合わせは、モデルからデプロイまでの完全なソリューションを提供します。国際ユーザーにとって、最もコスト効率の高いオープンソースLLMの選択肢の1つです。