Qwen 2.5 7B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen 2.5 7B Instruct est un modèle de langage Qwen avec des connaissances étendues et des compétences améliorées en code et mathématiques.
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 7B Instruct?
Qwen 2.5 7B Instruct est un modèle de langage compact de la gamme Qwen 2.5, offrant une base de connaissances accrue et des compétences améliorées en code et en mathématiques par rapport à Qwen2. Sa taille de 7B en fait une option pratique pour les tâches en flux continu, lorsque les grands modèles sont superflus. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN : vous payez uniquement pour les jetons utilisés, et ceux-ci n'expirent pas. Avec plus de 250 réseaux de neurones disponibles dans une seule fenêtre, il est facile de comparer les réponses et de passer à un autre modèle sans réécrire l'intégration, grâce à une API unifiée. Les conversations sont chiffrées via AES-GCM et ne sont pas conservées. Les entreprises bénéficient de contrats, de factures, de systèmes de gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites. Les scénarios d'utilisation sont simples : analyser et refactoriser du code, rédiger des tests, comprendre rapidement un projet tiers, résoudre des problèmes mathématiques ou scientifiques avec une analyse étape par étape, préparer des brouillons de documentation technique, ou utiliser Qwen 2.5 7B Instruct comme couche de base dans un service multimodal où les requêtes complexes sont traitées par des modèles plus avancés.Questions fréquentes sur Qwen 2.5 7B 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 textuel compact de Qwen pour le travail quotidien sur le texte : répondre aux questions, réécrire et résumer, analyser des documents, aider avec le code et les scripts. Le contexte de 131 072 jetons permet de charger des documents longs en entier et de les analyser sans les diviser.
La limite d'une réponse est de 29 491 jetons, ce qui suffit pour un long article, une documentation détaillée ou un module de code complet en une seule fois. Si le contenu est plus volumineux, divisez la tâche en parties et transmettez le fragment précédent dans le contexte, qui peut contenir 131 072 jetons.
Un mode de raisonnement étape par étape distinct n'est pas spécifié dans nos données, nous ne pouvons donc pas le garantir. En pratique, une astuce simple aide : demandez au modèle d'analyser le problème étape par étape directement dans le prompt et de montrer les conclusions intermédiaires avant le résultat final — la qualité de la logique et des calculs s'améliore généralement.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Vous décrivez les outils disponibles, le modèle choisit lui-même celui dont il a besoin et renvoie les arguments sous forme analysée. C'est pratique pour les agents, l'analyse de données dans un schéma strict et les intégrations où la réponse est directement intégrée au code.
En plus du texte, des images et des documents peuvent être fournis en entrée : vous pouvez demander de décrire une image, d'extraire des données d'une capture d'écran ou d'analyser un fichier téléchargé. Ce modèle ne traite pas l'audio et la vidéo — pour ces tâches, basculez vers un modèle spécialisé dans la même fenêtre sur BotHub.
La série Qwen 2.5 a été entraînée sur des données multilingues, et le français fait partie des langues prises en charge, le modèle gère donc les tâches courantes. Si le résultat semble faible sur votre contenu, comparez la réponse avec un autre modèle dans la même interface — le changement ne prend que quelques secondes.