Qwen 2.5 7B Instruct
Rede Neural
Qwen 2.5 7B Instruct é um modelo de linguagem Qwen com conhecimento expandido e habilidades aprimoradas em código e matemática.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen 2.5 7B Instruct?
Qwen 2.5 7B Instruct é um modelo de linguagem compacto da linha Qwen 2.5, com conhecimento expandido e habilidades aprimoradas em código e matemática em relação ao Qwen2. O tamanho 7B é ideal para tarefas de streaming, quando um modelo grande é excessivo. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN: você paga em rublos apenas pelos tokens usados, que não expiram. Mais de 250 redes neurais estão disponíveis na mesma janela, facilitando a comparação de respostas e a troca de modelos sem reescrever a integração — a API é unificada. A correspondência é criptografada via AES-GCM e não é salva, e empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo. Os cenários são simples: analisar e refatorar código, escrever testes, entender projetos de terceiros, resolver problemas de matemática com explicações passo a passo, preparar rascunhos de documentação técnica e usar o Qwen 2.5 7B Instruct como camada base em um serviço multimodal, onde solicitações complexas são enviadas para modelos maiores.Perguntas frequentes sobre Qwen 2.5 7B 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 texto compacto da Qwen para o trabalho diário: responder perguntas, reescrever e resumir, analisar documentos, ajudar com código e scripts. O contexto de 131.072 tokens permite carregar materiais longos na íntegra e analisá-los sem fragmentação.
O limite de uma resposta é de 29.491 tokens, o suficiente para um artigo longo, documentação detalhada ou um módulo de código extenso de uma só vez. Se o material for maior, divida a tarefa e passe o fragmento anterior no contexto, que comporta 131.072 tokens.
Não há um modo separado de raciocínio passo a passo em nossos dados, então não podemos prometer isso. Na prática, um truque simples ajuda: peça ao modelo para resolver o problema passo a passo diretamente no prompt e mostrar conclusões intermediárias antes do resultado final — a qualidade na lógica e nos cálculos geralmente aumenta.
Sim, o modelo suporta chamada de funções e saída JSON estruturada. Você descreve as ferramentas disponíveis, o modelo escolhe a necessária e retorna os argumentos analisados. Isso é útil para agentes, análise de dados em esquemas rígidos e integrações onde a resposta vai direto para o código.
Além de texto, imagens e documentos são aceitos: você pode pedir para descrever uma imagem, extrair dados de uma captura de tela ou analisar um arquivo carregado. Este modelo não processa áudio e vídeo — para essas tarefas no BotHub, mude para um modelo especializado na mesma janela.
A série Qwen 2.5 foi treinada em dados multilíngues, e o português está entre os idiomas suportados, então o modelo lida bem com tarefas comuns. Se o resultado parecer fraco em seu material, compare a resposta com outro modelo na mesma interface — a troca leva alguns segundos.