Qwen 2.5 7B Instruct
Red Neuronal
Qwen 2.5 7B Instruct es un modelo de lenguaje Qwen con conocimientos ampliados y mejores habilidades en código y matemáticas.
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 7B Instruct?
Qwen 2.5 7B Instruct es un modelo de lenguaje compacto de la línea Qwen 2.5, donde, en comparación con Qwen2, el volumen de conocimientos ha crecido notablemente y las habilidades en código y matemáticas han mejorado. Su tamaño de 7B lo convierte en una opción conveniente para tareas de flujo cuando un modelo grande es excesivo para cada solicitud. En BotHub, el modelo está disponible desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos solo por los tokens utilizados, y los tokens no caducan. Hay más de 250 redes neuronales en una misma ventana, por lo que es fácil comparar respuestas y cambiar a otro modelo sin reescribir la integración, ya que la API es la misma para todos. La correspondencia se cifra mediante AES-GCM y no se guarda, y las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Los escenarios son sencillos: analizar y refactorizar código, escribir pruebas, comprender proyectos ajenos más rápido, resolver problemas de matemáticas o ciencias exactas con explicaciones paso a paso, preparar borradores de documentación técnica, y utilizar Qwen 2.5 7B Instruct como capa base en un servicio multimodal donde las solicitudes complejas se derivan a modelos superiores.Preguntas frecuentes sobre Qwen 2.5 7B 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 texto compacto de Qwen para el trabajo diario con texto: responder preguntas, reescribir y resumir, analizar documentos, ayuda con código y scripts. El contexto de 131072 tokens permite cargar materiales largos completos y analizarlos sin dividirlos en partes.
El límite de una respuesta es de 29491 tokens, suficiente para un artículo largo, documentación detallada o un módulo de código extenso en una sola pasada. Si el material es más voluminoso, divida la tarea en partes y pase el fragmento anterior en el contexto, que admite 131072 tokens.
No se indica un modo separado de razonamiento paso a paso en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlo. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pida al modelo que analice la tarea paso a paso directamente en el prompt y muestre las conclusiones intermedias antes del resultado final; la calidad en lógica y cálculos suele mejorar.
Sí, el modelo admite la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON. Usted describe las herramientas disponibles, el modelo elige la necesaria y devuelve los argumentos analizados. Esto es útil para agentes, análisis de datos en un esquema estricto e integraciones donde la respuesta va directamente al código.
Además de texto, se aceptan imágenes y documentos: puede pedir que describa una imagen, extraiga datos de una captura de pantalla o analice un archivo cargado. Este modelo no procesa audio ni video; para tales tareas en BotHub, cambie a un modelo especializado en la misma ventana.
La serie Qwen 2.5 fue entrenada con datos multilingües y el ruso es uno de los idiomas admitidos, por lo que el modelo maneja bien las tareas habituales. Si el resultado en su material parece débil, compare la respuesta con otro modelo en la misma interfaz; el cambio toma un par de segundos.