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趋近智

Qwen2.5-72B

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

硬件选型

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

最小所需硬件

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

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 12.3k · Context: 131K · Vocab: 152.1kx 80 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention128Q / 8KV headsHead dim: 96+RMSNormPre-FFNFeed-Forward NetworkSwiGLUIntermediate: 29.6k+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

排名

#160

基准分数排名

专业知识

MMLU Pro

0.711

41

研究生级问答

GPQA

0.49

106

通用文本

Text Arena

1303

155

0.08

257

StackEval

已归档
ProLLM Stack Eval

0.891

9

QA 助手

已归档
ProLLM QA Assistant

0.935

12

文本摘要

已归档
ProLLM Summarization

0.742

18

排名

排名

#160

编程排名

-

关于 Qwen2.5-72B

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。

技术规格

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

关于 Qwen2.5

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。


其他 Qwen2.5 模型