Qwen 2.5 72B Instruct
Rede Neural
Qwen 2.5 72B Instruct é um modelo de linguagem Qwen com conhecimento avançado e melhor codificação, disponível via chat e API.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 32 768 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Recursos
- chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen 2.5 72B Instruct?
Qwen 2.5 72B Instruct é a versão instruct do modelo de linguagem Qwen2.5 com 72 bilhões de parâmetros. Comparado à geração anterior Qwen2, o modelo aumentou significativamente em volume de conhecimento e codificação, sendo ideal para tarefas que exigem análise precisa e respostas técnicas claras. No BotHub, você acessa sem VPN ou cartão internacional: pague com cartão local em rublos conforme o uso, por tokens consumidos, sem assinaturas e sem expiração de saldo. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 modelos — é fácil alternar entre eles e comparar respostas para o mesmo prompt. A API compatível com OpenAI permite trocar de modelo sem reescrever integrações. Os diálogos são criptografados com AES-GCM e não são salvos. Útil para escrever e refatorar código, entender projetos de terceiros, encontrar erros, preparar documentação técnica, reunir informações sobre tópicos complexos e, via API, automatizar o processamento de solicitações e correspondências. O BotHub oferece acesso corporativo para equipes: contrato, fatura, EDI, painel administrativo e limites para funcionários.Perguntas frequentes sobre Qwen 2.5 72B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de linguagem instrutivo da Qwen com 72 bilhões de parâmetros. É adequado para escrever e editar textos, trabalhar com código (geração, refatoração, depuração), analisar documentos, responder perguntas sobre arquivos e imagens carregados, além de tarefas STEM e raciocínio lógico.
O limite de uma resposta é de 16.384 tokens, aproximadamente 25–30 páginas de texto. A janela de contexto é de 131.072 tokens, permitindo carregar documentos volumosos ou grandes fragmentos de código para obter uma análise detalhada completa.
Não há um modo separado de raciocínio oculto em nossos dados. No entanto, você pode pedir ao modelo para detalhar a solução passo a passo no prompt — para matemática, lógica e análise de código, essa abordagem funciona bem e oferece um processo de pensamento transparente.
Sim, o modelo suporta chamada de funções (function calling) e saída estruturada em JSON. Isso é útil para agentes, integrações com serviços externos e análise de dados. O BotHub oferece uma API compatível com OpenAI, permitindo a conexão sem reescrever integrações existentes.
O modelo aceita texto, imagens e documentos: você pode pedir para descrever uma imagem, extrair dados de uma captura de tela ou analisar um arquivo longo. Este modelo não processa áudio e vídeo — para isso, o BotHub possui modelos específicos, e você pode alternar entre eles na mesma janela.
A série Qwen 2.5 foi treinada como multilíngue, e o russo está entre os idiomas suportados, portanto, o modelo lida com confiança com diálogos, traduções e processamento de documentos em russo. A qualidade em tarefas específicas pode ser verificada facilmente comparando as respostas com outros modelos no BotHub.