Qwen 2.5 72B Instruct
Red Neuronal
Qwen 2.5 72B Instruct: modelo de lenguaje Qwen con conocimientos ampliados y mejor manejo de código, disponible en chat y API.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen 2.5 72B Instruct?
Qwen 2.5 72B Instruct es la versión instructiva del modelo de lenguaje Qwen2.5 de 72 mil millones de parámetros. Comparado con la generación anterior Qwen2, este modelo ha mejorado notablemente en volumen de conocimientos y manejo de código, por lo que es ideal para análisis precisos y respuestas técnicas claras. En BotHub, está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas con tarjeta rusa en rublos según el uso, por tokens consumidos, sin suscripciones y el saldo no caduca. En la misma ventana, tienes más de 250 modelos para comparar respuestas fácilmente, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Los diálogos se transmiten con cifrado AES-GCM y no se guardan. Es útil para escribir y refactorizar código, entender proyectos ajenos, depurar errores, preparar documentación técnica, recopilar información sobre temas complejos y, mediante la API, automatizar la gestión de solicitudes y correspondencia. BotHub ofrece acceso corporativo para equipos: contrato, facturación, EDI, panel de administración y límites para empleados.Preguntas frecuentes sobre Qwen 2.5 72B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de lenguaje instructivo de Qwen con 72 mil millones de parámetros. Es adecuado para escribir y editar textos, trabajar con código (generación, refactorización, depuración), analizar documentos, responder preguntas sobre archivos e imágenes cargados, así como para tareas STEM y razonamiento lógico.
El límite de una respuesta es de 16384 tokens, aproximadamente 25-30 páginas de texto. La ventana de contexto es de 131072 tokens, por lo que puedes cargar un documento extenso o un gran fragmento de código en el diálogo y obtener un análisis detallado completo.
No hay un modo separado de razonamiento oculto marcado en nuestros datos. Sin embargo, puedes pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso directamente en el prompt; para matemáticas, lógica y análisis de código, este enfoque funciona bien y proporciona un proceso de pensamiento transparente.
Sí, el modelo admite llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON. Esto es útil para agentes, integraciones con servicios externos y análisis de datos. BotHub ofrece una API compatible con OpenAI, por lo que puedes conectarla sin reescribir tu integración existente.
Acepta texto, imágenes y documentos: puedes pedirle que describa una imagen, extraiga datos de una captura de pantalla o analice un archivo largo. Este modelo no procesa audio ni video; para ello, BotHub tiene modelos específicos, y puedes cambiar entre ellos en la misma ventana.
La serie Qwen 2.5 fue entrenada como multilingüe y el ruso es uno de los idiomas admitidos, por lo que el modelo maneja con confianza diálogos, traducciones y el procesamiento de documentos en ruso. Puedes comprobar la calidad en tareas específicas comparando las respuestas con otros modelos en BotHub.