Qwen2.5-72B-Instruct поддерживает контекст до 16k, генерируя длинные тексты более 8K. Поддерживает вызовы функций и бесшовное взаимодействие с внешними системами, что значительно повышает гибкость и масштабируемость. Знания модели значительно увеличены, а способности в кодировании и математике значительно улучшены, поддерживает более 29 языков.

Qwen2.5-32B-Instruct — это языковая модель с 32 миллиардами параметров, с сбалансированными показателями производительности, оптимизированная для китайского и многоязычного контекста, поддерживает интеллектуальные ответы, генерацию контента и другие приложения.

Qwen2.5-14B-Instruct — это языковая модель с 14 миллиардами параметров, с отличными показателями производительности, оптимизированная для китайского и многоязычного контекста, поддерживает интеллектуальные ответы, генерацию контента и другие приложения.

Qwen2.5-7B-Instruct — это языковая модель с 7 миллиардами параметров, поддерживающая вызовы функций и бесшовное взаимодействие с внешними системами, что значительно повышает гибкость и масштабируемость. Оптимизирована для китайского и многоязычного контекста, поддерживает интеллектуальные ответы, генерацию контента и другие приложения.

Qwen2 — это последняя серия моделей Qwen, поддерживающая контекст до 128k. По сравнению с текущими лучшими открытыми моделями, Qwen2-72B значительно превосходит ведущие модели по многим аспектам, включая понимание естественного языка, знания, код, математику и многоязычность.

Qwen2 — это последняя серия моделей Qwen, способная превосходить лучшие открытые модели сопоставимого размера и даже более крупные модели. Qwen2 7B демонстрирует значительные преимущества в нескольких тестах, особенно в понимании кода и китайского языка.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — это крупная языковая модель, специально разработанная для генерации кода, понимания кода и эффективных сценариев разработки, с передовым масштабом параметров 32B, способная удовлетворить разнообразные потребности программирования.

Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — это модель программирования на основе масштабного предварительного обучения, обладающая мощными способностями к пониманию и генерации кода, способная эффективно решать различные задачи программирования, особенно подходит для интеллектуального написания кода, автоматизации скриптов и ответов на программные вопросы.

Qwen2-VL-72B — это мощная модель визуального языка, поддерживающая многомодальную обработку изображений и текста, способная точно распознавать содержимое изображений и генерировать соответствующие описания или ответы.

InternVL2.5-26B — это мощная визуально-языковая модель, поддерживающая многомодальную обработку изображений и текста, способная точно распознавать содержимое изображений и генерировать соответствующие описания или ответы.

InternVL2-8B — это мощная визуально-языковая модель, поддерживающая многомодальную обработку изображений и текста, способная точно распознавать содержимое изображений и генерировать соответствующие описания или ответы.

GLM-4-9B-Chat демонстрирует высокую производительность в семантике, математике, логическом мышлении, кодировании и знаниях. Также поддерживает веб-браузинг, выполнение кода, вызовы пользовательских инструментов и длинное текстовое рассуждение. Поддерживает 26 языков, включая японский, корейский и немецкий.

Yi-1.5-34B, сохраняя выдающиеся универсальные языковые способности оригинальной серии моделей, значительно улучшила математическую логику и способности к кодированию благодаря инкрементальному обучению на 500 миллиардов высококачественных токенов.

DeepSeek Coder 33B — это модель языкового кодирования, обученная на 20 триллионах данных, из которых 87% составляют код, а 13% — китайский и английский языки. Модель использует размер окна 16K и задачи заполнения пропусков, предоставляя функции автозаполнения кода и заполнения фрагментов на уровне проектов.

CodeGeeX4-ALL-9B — это многоязычная модель генерации кода, поддерживающая полный спектр функций, включая автозаполнение и генерацию кода, интерпретатор кода, веб-поиск, вызовы функций и вопросы по коду на уровне репозитория, охватывающая различные сценарии разработки программного обеспечения. Это одна из лучших моделей генерации кода с количеством параметров менее 10B.