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Qwen2.5 72B Instruct logo

Qwen2.5 72B Instruct

模型

阿里巴巴通义千问团队开源的720亿参数大型语言模型，在知识储备、代码生成、数学推理、指令遵循等方面大幅提升，支持128K上下文和29种语言，是处理复杂任务的强大选择。

#Qwen 
Month Visit245DR: 95AS: 90
Qwen2.5 Coder 32B Instruct logo

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

模型

Qwen2.5-Coder是最新的代码特定Qwen大型语言模型系列（以前称为CodeQwen）。

#Qwen 
Month Visit245DR: 95AS: 90
Qwen3-VL-Embedding logo

Qwen3-VL-Embedding

模型

一个多模态嵌入模型，将图像和文本转换为统一的向量表示，用于检索和搜索。

#Qwen 
Month Visit180DR: 91AS: 85
Qwen3-VL-Reranker logo

Qwen3-VL-Reranker

模型

一个多模态重排序模型，通过同时使用视觉和文本信号重新排序结果来提高搜索相关性。

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Month Visit150DR: 91AS: 85
Qwen2-VL 72B Instruct logo

Qwen2-VL 72B Instruct

模型

Qwen团队720亿参数多模态大模型，在MathVista、DocVQA等视觉理解基准测试中达到SOTA性能，支持不同分辨率图像理解、20分钟以上视频分析、设备操作能力，覆盖英中日韩阿拉伯语等多语言。

#Qwen 
Month Visit235DR: 85AS: 90
Qwen2.5-72B logo

Qwen2.5-72B

模型

阿里巴巴通义千问旗舰大模型，在 18 万亿 tokens 上预训练，性能媲美 Llama-3-405B（体积仅为其 1/5），在知识、推理、数学和编程等多项基准测试中表现顶尖。

#Qwen 
Month Visit0DR: 85AS: 82
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Qwen2.5-Coder-32B

模型

阿里巴巴千问代码专用模型，在 5.5 万亿 tokens 上训练支持 92 种编程语言，HumanEval 得分 85%，在代码生成和修复上媲美 GPT-4o。

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Month Visit0DR: 85AS: 82
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QwQ-32B-Preview

模型

阿里巴巴千问推理模型，仅 32B 参数即可媲美 DeepSeek-R1（671B），在 AIME 和 MATH 测试中击败 OpenAI o1-preview，VRAM 需求仅为 24GB。

#Qwen 
Month Visit0DR: 85AS: 82