Технологии искусственного интеллекта развиваются с невероятной скоростью, и в этой гонке одним из заметных участников стала китайская корпорация Alibaba. Её линейка языковых моделей Qwen за последние годы претерпела серьёзные изменения и вышла на уровень, сопоставимый с продуктами OpenAI, Google и Anthropic.
В январе текущего года Alibaba представила новую мощную модель — Qwen2.5-Max. По словам разработчиков, она превосходит по возможностям такие системы, как GPT-4o и DeepSeek-V3.
В этом материале мы подробно рассмотрели принцип работы Qwen, ключевые возможности модели и её особенности.
- Какие модели Qwen существуют?
- Флагманские языковые модели
- Модели для мультимодальных задач
- Модели для расширенного контекста
- Модели для программирования и логических рассуждений
- Самая большая открытая языковая модель
- Функционал Qwen
- Что нового в Qwen 2.5?
- Гибкость в использовании
- Расширенное контекстное окно
- Мощная база знаний
- Улучшенные навыки программирования
- Многоязычность
- Скорость и эффективность
- Стоимость использования Qwen 2.5
- Выводы
- Видео:
- Veo 3.1 в HeyGen: Революция в генераторе видеоаватаров — создай кино за 20 минут!
Какие модели Qwen существуют?
Семейство Qwen2.5 включает в себя разнообразные языковые и мультимодальные модели, адаптированные под разные сценарии — от генерации текста до сложного визуального анализа и логических выводов. Ниже перечислены основные варианты и их отличительные черты.
Флагманские языковые модели
Qwen2.5-Plus — ведущая языковая модель серии, предназначенная для решения сложных задач, включая программирование и математические вычисления. Она демонстрирует высокий уровень понимания контекста и генерации текста, что делает её универсальным инструментом для множества применений.
Qwen2.5-Max — наиболее производительная модель в линейке Qwen, отличающаяся выдающейся способностью к логическим рассуждениям, программированию, разбору инструкций, математике, творческому письму и ролевым сценариям. Это оптимальный выбор для тех, кому нужен максимально развитый ИИ-ассистент.
Модели для мультимодальных задач
Qwen2.5-VL-72B-Instruct — крупнейшая открытая модель серии, объединяющая языковые и визуальные компетенции. Она умеет анализировать изображения, генерировать подписи, отвечать на вопросы по визуальному контенту, а также распознавать текст и объекты.
QVQ-72B-Preview — экспериментальная модель для визуального рассуждения, основанная на Qwen2-VL-72B. Она способна строить сложные цепочки логических выводов, опираясь на визуальные данные, что расширяет возможности анализа мультимедийного контента.
Модели для расширенного контекста
Qwen2.5-14B-Instruct-1M — открытая языковая модель с поддержкой экстремально длинного контекста — до 1 миллиона токенов. Она отлично подходит для задач свёртывания, перевода, перефразирования и глубокого анализа текста. С её помощью можно обрабатывать массивы информации, например, несколько книг одновременно.
Qwen2.5-Turbo — быстрая и оптимизированная модель для работы с длинными контекстами. Она решает типичные языковые задачи — сводки, переводы, перефразирование — сочетая высокую скорость и производительность.
Модели для программирования и логических рассуждений
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — флагманская открытая модель, специально созданная для задач программирования. Она показывает отличные результаты при написании, анализе и оптимизации кода.
QwQ-32B-Preview — экспериментальная модель для сложных логических рассуждений на базе Qwen2.5-32B. Она хорошо справляется с задачами, требующими глубокого аналитического подхода, особенно в областях программирования, математики и логики.
Самая большая открытая языковая модель
Qwen2.5-72B-Instruct — крупнейшая языковая модель в открытой серии Qwen2.5. Она обеспечивает высокую точность в понимании естественного языка, программировании, решении математических задач и поддержке многоязычных сценариев.
Функционал Qwen
Артефакты (Artifacts)— эта опция особенно полезна для разработчиков. Она даёт возможность запускать код и сразу видеть результат в отдельном диалоговом окне, что избавляет от необходимости вручную копировать код для проверки. С Qwen итог выполнения можно наблюдать мгновенно.
Важно учитывать, что в этом режиме нейросеть выполняет только веб-код, то есть ограничивается HTML, CSS и JavaScript и не выходит за рамки этих технологий.
Веб-поиск — инструмент, позволяющий модели оперировать свежей информацией и искать данные в интернете. Кроме того, ИИ предоставляет список источников, причём все ссылки кликабельны.
Генерация изображений — при выборе этой функции можно задать соотношение сторон (например, 16:9) и получить изображение по текстовому описанию.
Картинки создаются за секунды. Qwen умеет добавлять надписи на изображение, но только латинскими символами. На данный момент результаты по фотореализму уступают таким сервисам, как Midjourney.
Генерация видео — при активации этой опции также доступен выбор соотношения сторон (например, 16:9). Создание короткого видеоролика с помощью Qwen занимает до двух минут.
Загрузка документов и изображений — через кнопку «скрепки» можно загружать текстовые файлы, а через кнопку «Камера» — изображения.
Для анализа картинок требуется выбрать модель, умеющую работать с визуальным контентом, а именно Qwen2.5-VL-72B-Instruct. При выборе этой модели недоступны функции генерации изображений и видео, а также веб-поиск.
Qwen также справляется с различными текстовыми задачами: создание постов для соцсетей, написание коротких блог-статей, эссе для учёбы, сокращение или расширение текста и т.д. Тем не менее, в сравнении с ChatGPT иногда тексты Qwen выглядят более механистично и менее креативно, поэтому для достижения желаемого результата может потребоваться дополнительная доработка.
Что нового в Qwen 2.5?
Гибкость в использовании
Qwen 2.5 доступна в нескольких вариантах — от лёгких моделей с 0,5 миллиарда параметров до масштабных решений на 72 миллиарда параметров. Это делает технологию пригодной как для мобильных устройств, так и для корпоративных инсталляций. На текущий момент отдельного мобильного приложения нет — доступ к ИИ реализован через браузер.
Расширенное контекстное окно
Модель способна обрабатывать до 128 тысяч токенов за один раз, что открывает возможности для анализа больших текстовых массивов, ведения долговременных диалогов и выполнения сложных задач.
Мощная база знаний
Qwen 2.5 обучалась на огромном корпусе — около 18 триллионов токенов. Благодаря этому модель лучше понимает нюансы текста, даёт более точные ответы и быстрее адаптируется к разнообразным темам.
Улучшенные навыки программирования
Разработчики оценят расширенную поддержку языков программирования и усовершенствованные алгоритмы для написания, отладки и оптимизации кода. Для таких задач создана специализированная версия Qwen2.5-Coder.
Многоязычность
Модель поддерживает более 29 языков, в том числе английский, китайский, французский, испанский и другие, что делает её удобной для глобального использования. Важно также, что Qwen поддерживает украинский язык.
Скорость и эффективность
Оптимизации в архитектуре позволяют получать быстрые ответы, что критично для работы в реальном времени. Модель настроена для эффективной работы в облаке, что обеспечивает быструю обработку запросов даже при высокой нагрузке.
Стоимость использования Qwen 2.5
Qwen 2.5 предлагает гибкие варианты использования, благодаря чему выглядит конкурентоспособной по отношению к таким решениям, как GPT-4o и Gemini.
В отличие от ряда закрытых систем, она частично открыта, что позволяет разработчикам бесплатно модифицировать и адаптировать модель под собственные нужды. Это существенно расширяет возможности интеграции и даёт больше свободы в оптимизации.
Для корпоративных клиентов предусмотрены масштабируемые коммерческие решения по конкурентным ценам, что делает Qwen привлекательной альтернативой дорогостоящим закрытым моделям. Компании могут выбирать конфигурацию в соответствии со своими задачами и бюджетом.
Ещё одно преимущество — поддержка как облачных, так и локальных развёртываний, что выгодно отличает Qwen2.5 от Gemini, ориентированной преимущественно на облако. Это даёт пользователям гибкие варианты внедрения — от работы на внутренних серверах до использования публичных облачных платформ.
Выводы
В заключение, Qwen 2.5-Max демонстрирует намерение Alibaba укрепить позиции на рынке корпоративного ИИ, сочетая техническую точность и широкую доступность решений.
Хотя в сферe творческих задач она порой оказывается менее сильной по сравнению с некоторыми соперниками, её способности в программировании, аналитике и работе с данными делают её незаменимым инструментом для таких областей, как финансы, здравоохранение и технологический сектор. В условиях стремительного развития искусственного интеллекта Qwen 2.5 показывает, что решения высокого качества способны быть одновременно эффективными и доступными.
