趋近智
参数
72B
上下文长度
131K
模态
Text
架构
Dense
KV 缓存速率
240 KB/tok
许可证
Qwen License
发布日期
19 Sept 2024
训练数据截止日期
Jun 2024
API 价格 (每 1M)
输入: $1.20 · 输出: $1.20
精度
上下文
工作负载显存: 37.90 GB
INT4 · 8K context
基础权重: 33.53 GB
KV 缓存: 1.88 GB
运行时与计算图: 2.50 GB
1x NVIDIA A40 48GB
37.9 / 43.2 GB usable
2x RTX 4090 24GB
37.9 / 43.2 GB usable · TP 2
Apple M4 Max 128GB
37.9 / 96.0 GB usable
确定特定工作负载的硬件需求:
在显存计算器中打开
排名
#160
| 基准 | 分数 | 排名 |
|---|---|---|
专业知识 | 0.711 | 41 |
研究生级问答 | 0.49 | 106 |
通用文本 | 1303 | 155 |
0.08 | 257 | |
StackEval 已归档 | 0.891 | 9 |
QA 助手 已归档 | 0.935 | 12 |
文本摘要 已归档 | 0.742 | 18 |
排名
#160
编程排名
-
Qwen2.5-72B 是阿里巴巴开发的 Qwen2.5 系列大语言模型的核心组件。该模型基于 Transformer 架构构建,是一种因果语言模型(causal language model)。其设计采用了旋转位置嵌入(RoPE)、SwiGLU 激活函数和 RMSNorm 归一化技术,并辅以包含 QKV 偏置的注意力机制。这些架构选择为通用语言处理任务提供了坚实的基础。
与前代模型 Qwen2 相比,Qwen2.5-72B 在多方面实现了技术进步。它在处理复杂知识方面表现出增强的能力,尤其在代码编写和数学等领域表现卓越。该模型还提升了指令遵循能力,使其能更好地适应多样化的用户提示词和条件场景。其设计专注于需要高保真度输出生成的实际应用。
该模型专为大规模文本处理而设计,支持高达 131,072 个 token 的上下文长度,并可生成长达 8,192 个 token 的输出。它精通长文本内容生成,能够理解表格等结构化数据格式,并能产出如 JSON 等结构化输出。此外,Qwen2.5-72B 提供超过 29 种语言的多语言支持,适用于广泛的内容生成、代码辅助以及聊天机器人和虚拟助手等高级人工智能应用。
注意力
注意力结构
Grouped-Query Attention
注意力头
128
键值头
8
位置嵌入
ROPE
RoPE Theta
1,000,000
归一化
RMS Normalization
激活函数
SwigLU
维度
隐藏维度大小
12,288
层数
80
FFN 中间层大小(稠密层)
29,568
分词器
词汇量大小
152,064
阿里巴巴的 Qwen2.5 是一个稠密、仅解码器(decoder-only)架构的语言模型系列,提供多种参数规模,其中部分变体采用了专家混合(Mixture-of-Experts)技术。这些模型在大规模数据集上进行了预训练,支持扩展的上下文长度和多语言交流。该系列还包含针对编程、数学以及视觉和音频处理等多模态任务的专业化模型。