Qwen 2.5 72B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen 2.5 72B Instruct est un modèle linguistique Qwen avec des connaissances étendues et un meilleur codage, disponible via chat et API.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen 2.5 72B Instruct?
Qwen 2.5 72B Instruct est la version instruct du modèle linguistique Qwen2.5 de 72 milliards de paramètres. Par rapport à la génération précédente Qwen2, ce modèle a considérablement amélioré ses connaissances et ses capacités de codage, ce qui le rend idéal pour l'analyse précise de tâches et les réponses techniques claires. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles selon votre consommation réelle, sans abonnement, et le solde n'expire pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de basculer facilement et de comparer les réponses. Une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les dialogues sont chiffrés en AES-GCM et ne sont pas conservés. Utile pour écrire et refactoriser du code, analyser des projets, déboguer, préparer de la documentation technique, synthétiser des sujets complexes, et automatiser le traitement des demandes via l'API. BotHub propose un accès entreprise : contrat, facturation, EDI, panneau d'administration et limites par employé.Questions fréquentes sur Qwen 2.5 72B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle linguistique instructif de Qwen avec 72 milliards de paramètres. Il est adapté à la rédaction et à l'édition de textes, au travail sur le code (génération, refactorisation, débogage), à l'analyse de documents, aux réponses sur des fichiers et images téléchargés, ainsi qu'aux tâches STEM et au raisonnement logique.
La limite par réponse est de 16 384 jetons, soit environ 25 à 30 pages de texte. La fenêtre de contexte est de 131 072 jetons, vous pouvez donc charger un document volumineux ou un grand fragment de code et obtenir une analyse détaillée complète.
Aucun mode de réflexion caché spécifique n'est indiqué dans nos données. Cependant, vous pouvez demander au modèle de détailler la solution étape par étape dans le prompt ; pour les mathématiques, la logique et l'analyse de code, cette approche fonctionne bien et offre un raisonnement transparent.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les agents, les intégrations avec des services externes et l'analyse de données. BotHub propose une API compatible OpenAI, vous pouvez donc l'intégrer sans réécrire votre code existant.
Le modèle accepte le texte, les images et les documents : vous pouvez demander de décrire une image, d'extraire des données d'une capture d'écran ou d'analyser un long fichier. Ce modèle ne traite pas l'audio et la vidéo ; BotHub propose des modèles dédiés pour cela, accessibles dans la même fenêtre.
La série Qwen 2.5 a été entraînée comme multilingue, et le russe fait partie des langues prises en charge ; le modèle gère donc avec assurance le dialogue, la traduction et le traitement de documents en russe. Vous pouvez vérifier la qualité sur des tâches spécifiques en comparant les réponses avec d'autres modèles sur BotHub.