Qwen2.5-Turbo

Qwen2.5-Turbo

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Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴开发团队推出的一款能够处理超长文本的语言模型,它在Qwen2.5的基础上进行了优化,支持长达1M个token的上下文,相当于约100万英文单词或150万中文字符。该模型在1M-token Passkey Retrieval任务中实现了100%的准确率,并在RULER长文本评估基准测试中得分93.1,超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不仅在长文本处理上表现出色,还保持了短文本处理的高性能,且成本效益高,每1M个token的处理成本仅为0.3元。

需求人群:

"Qwen2.5-Turbo的目标受众是开发者、数据科学家和需要处理大量文本数据的企业。它适合那些需要在长文本中提取信息、生成摘要或进行复杂文本分析的用户。由于其高效的长文本处理能力和成本效益,它也适合预算有限但需要高性能文本处理解决方案的中小企业。"

使用场景示例:

使用Qwen2.5-Turbo处理10部长篇小说,生成每部小说的详细摘要。

将150小时的演讲记录转换为简洁的会议纪要。

为30000行代码提供上下文理解,以辅助代码生成和错误检测。

产品特色:

支持高达1M个token的上下文长度,能处理超长文本。

在1M-token Passkey Retrieval任务中实现100%准确率。

在RULER长文本评估基准测试中得分93.1,性能超越GPT-4。

集成稀疏注意力机制,生成第一个token的时间从4.9分钟缩短至68秒。

处理成本为每1M个token 0.3元,性价比高。

保持短文本处理的高性能,与GPT-4o-mini相当。

通过API服务提供使用,兼容标准Qwen API和OpenAI API。

使用教程:

1. 准备一个长文本文件,例如'example.txt'。

2. 使用Python编写代码,导入必要的库。

3. 读取长文本文件内容,并添加用户输入。

4. 设置环境变量'YOUR_API_KEY',获取API密钥。

5. 创建OpenAI客户端实例,指定API密钥和基础URL。

6. 调用客户端的chat.completions.create方法,传入模型名称和消息。

7. 打印返回的完成结果。

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