Qwen2.5 72B Instruct

G-Score: н/д

От Qwen

Open Source

FAMQwen

CTX33K

PAR72B

Релиз: 2024-09-19

StandardGeneralTextOpen WeightsLocal

Официальный сайт Создать обсуждение Сравнить

Краткое описание

Qwen2.5 72B — новейшая серия моделей Qwen с большим языком. Qwen2.5 содержит следующие улучшения по сравнению с Qwen2: - Значительно больше знаний и значительно улучшены возможности кодирования и...

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Для Qwen2.5 72B Instruct пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

низкая

Покрытие

0 тестов · 0 направлений

Происхождение

нет данных лидербордов

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
GPQA (Экспертные знания)	71.2%	н/д	Источник не указан
MATH (Математика)	83.2%	н/д	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	89.1%	н/д	Источник не указан
Arena Elo (LMSYS)	1449	н/д	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	84.4%	н/д	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	47.2%	н/д	Источник не указан

Подробный обзор модели

Обзор Qwen2.5 72B Instruct: Флагманский разум с открытыми весами (2026)

Qwen2.5 72B Instruct — это флагманская модель в линейке Qwen 2.5, представляющая собой одну из самых мощных и универсальных систем с открытыми весами в мире. С 72 миллиардами параметров, эта модель демонстрирует исключительный уровень знаний, мастерство в программировании и глубокое логическое рассуждение, успешно конкурируя с лучшими закрытыми моделями индустрии.

Ключевые преимущества Qwen2.5 72B

1. Колоссальная база знаний

Благодаря обучению на огромном массиве данных, включающем тексты на десятках языков, научные статьи и техническую документацию, модель обладает энциклопедической эрудицией. Она идеально подходит для ответов на сложные междисциплинарные вопросы и глубокого анализа тем.

2. Мастерство в программировании и математике

Qwen2.5 72B Instruct совершила качественный скачок в области написания кода. Она уверенно справляется с архитектурными задачами, отладкой сложных систем и решением математических задач олимпиадного уровня, что делает её незаменимым инструментом для инженеров и исследователей.

3. Нативная мультиязычность

Модель изначально проектировалась как глобальная система. Она демонстрирует превосходное владение русским языком, понимая нюансы грамматики, культурные контексты и профессиональный сленг, что выгодно отличает её от многих западных аналогов.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

Бенчмарк	Результат Qwen2.5 72B	Категория
Arena Elo	1449	Топ флагманских открытых моделей
MMLU	89.1%	Знания и эрудиция
HumanEval	84.4%	Написание кода
MATH	83.2%	Математические рассуждения
GPQA	71.2%	Научные вопросы
SWE_bench	47.2%	Решение инженерных задач

Сценарии использования

Корпоративные AI-центры: Развертывание мощного интеллекта на собственных серверах для полной безопасности данных.
Сложный RAG: Использование в качестве ядра систем управления знаниями в крупных организациях.
Инструменты разработки: Автоматизация написания документации, проведение ревью кода и генерация сложных тестов.

Доступность и цена

Доступ к Qwen2.5 72B Instruct через API предоставляется по цене $0.36 за 1M входных токенов. Это делает её одним из самых выгодных решений для задач флагманского уровня, предлагая топовый интеллект за долю стоимости проприетарных моделей конкурентов.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$0.36 / $0.40 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

Бенчмарки

GPQA (Экспертные знания)71.2%

MATH (Математика)83.2%

MMLU (Общие знания)89.1%

Arena Elo (LMSYS)1449

HumanEval (Кодинг)84.4%

SWE-bench (Разработка)47.2%

История семейства

Линейка Qwen

Последовательность собрана по датам релиза моделей Qwen в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.

Текущая

2024-09-19