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Qwen2.5-Turbo:阿里推出的AI大語言模型,支持 100 萬 tokens 上下文,處理時間縮短至 68 秒

Qwen2.5-Turbo是什么?

Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴推出的最新長上下文語言模型,支持高達 100萬 tokens 的上下文處理,相當于 100 萬英文單詞或 150 萬中文字符,性能優于 GPT-4。通過稀疏注意力機制,推理速度提升至 68 秒,處理成本為每 100萬 tokens ¥0.3,兼具短文本任務的高效性。其在多項評測中表現卓越(RULER 93.1 分),適用于文本理解、代碼處理等多場景,兼具高效性和低成本優勢。

Qwen2.5-Turbo:阿里推出的AI大語言模型,支持 100 萬 tokens 上下文,處理時間縮短至 68 秒

Qwen2.5-Turbo的主要特性

  • 超長上下文處理能力:支持 100萬 tokens 的上下文長度(約 100 萬英文單詞或 150 萬中文字符)。可處理 10 部小說、150 小時語音轉錄或 30,000 行代碼。在 RULER 長文本評測中得分 93.1,優于 GPT-4 的 91.6
  • 推理速度顯著提升:稀疏注意力機制將 1M-token 首個 token 的生成時間從 4.9 分鐘縮短至 68 秒,實現 4.3 倍加速
  • 更低的處理成本:每 1M tokens 的處理成本僅為 ¥0.3,比 GPT-4o-mini 高效 3.6 倍

Qwen2.5-Turbo的性能評測

  • 長文本任務:在 RULER 評測中,Qwen2.5-Turbo 在長文本中定位關鍵信息、回答復雜問題方面得分 93.1,超越 GPT-4 的 91.6 和 GLM4-9B 的 89.9。此外,它在 LV-Eval 中展現出強大的多證據片段理解能力,有效避免誤判,適應復雜任務。
  • 短文本任務:Qwen2.5-Turbo 不僅支持超長上下文,還保留了短文本任務的高性能。在短文本場景中,其表現與 GPT-4o-mini 和 Qwen2.5-14B-Instruct 不相上下,實現了長短文本處理的平衡。
  • 推理效率:通過引入稀疏注意力機制,Qwen2.5-Turbo 在處理超長文本時顯著加速,1M-token 輸入的首個 token 推理時間從 4.9 分鐘縮短至 68 秒,硬件環境下實現 3.2x 至 4.3x 加速,顯著提高了推理效率。
  • 準確性:在 1M-token Passkey Retrieval 任務中,Qwen2.5-Turbo 展現了卓越的精確性,達成 100% 準確率,充分體現了其在處理超長上下文中提取關鍵信息的強大能力。

如何使用Qwen2.5-Turbo?

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