Qwen2.5 7B

通义千问2.5-7B 通义千问2.5-7B

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Qwen2.5系列7B模型，相较于 Qwen2，Qwen2.5 获得了显著更多的知识，并在编程能力和数学能力方面有了大幅提升。此外，新模型在指令执行、生成长文本、理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出特别是 JSON 方面取得了显著改进。

Qwen2.5-7B-Instruct Qwen2.5-7B-Instruct

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Qwen2.5 7B 是阿里巴巴通义千问团队推出的 Qwen 系列第二代推理模型，拥有7亿参数，专为轻量级应用场景设计，支持文本生成、对话系统以及简单的代码任务。该模型推理速度快、占用资源少，适合部署在低算力设备上，已开源并允许商用，适合开发者快速集成并实现实际应用。

Qwen_v2.5_7b_Instruct Qwen_v2.5_7b_Instruct

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Qwen_v2.5_7b_Instruct是由阿里巴巴集团Qwen团队研发的大型语言模型系列中的新成员。该模型拥有76.1亿参数，通过大规模多语言数据的预训练和高质量数据的后期微调，提高了其在自然语言理解和生成方面的能力。该模型在编程和数学领域表现出较强的知识和能力，能够处理复杂的编程任务和数学问题

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Qwen2.5 7B 是阿里巴巴通义千问团队推出的 Qwen 系列第二代推理模型，拥有7亿参数，专为轻量级应用场景设计，支持文本生成、对话系统以及简单的代码任务。该模型推理速度快、占用资源少，适合部署在低算力设备上，已开源并允许商用，适合开发者快速集成并实现实际应用。

Qwen2.5 7B Instruct Turbo Qwen2.5 7B Instruct Turbo

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Qwen2.5-7B Instruct Turbo 是阿里巴巴推出的高性能指令微调语言模型，拥有 76.1 亿参数，支持最长 131,072 个 token 的上下文处理。该模型采用高效的注意力机制和优化的推理架构，提升了响应速度和成本效益，适用于多轮对话、内容生成、代码编写等场景。

Qwen2.5 7B Qwen2.5 7B

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**Qwen2.5 7B** 是通义千问2.5系列的高效轻量级大模型，具有70亿参数，专为低资源部署与实时响应场景优化。在保持基础语言理解、文本生成和逻辑推理能力的同时，显著降低计算开销，支持多轮对话（128K上下文窗口）及轻量级代码补全。相比14B/32B版本，7B模型在边缘设备、移动端及中小规模AI应用中更具性价比优势，适合智能终端、实时客服、教育工具等对延迟和成本敏感的领域，提供开箱即用的API与模块化部署方案。

Qwen2.5 7B Instruct Qwen2.5 7B Instruct

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**Qwen2.5 7B Instruct** 是基于通义千问2.5架构优化的70亿参数指令微调模型，专为轻量化部署与精准任务执行设计。通过指令对齐训练显著提升任务响应准确率，支持128K长上下文窗口，在代码生成、结构化输出及多轮对话场景表现突出。相比基础版，强化了安全合规性与逻辑连贯性，适配边缘计算、移动端AI助手及实时交互场景，为资源受限但需高响应速度的应用（如智能硬件、轻量级企业服务）提供低功耗、高性价比的AI解决方案，支持端侧推理与云端协同部署。