Qwen2.5-Turbo
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Qwen2.5 Turbo
紹介 :
Qwen2.5-Turboは、アリババ開発チームが開発した、超長文を処理できる言語モデルです。Qwen2.5をベースに最適化されており、最大100万トークン(約100万単語相当、または約150万文字相当)のコンテキストをサポートします。100万トークンのPasskey Retrievalタスクにおいて100%の精度を達成し、RULER長文評価ベンチマークテストでは93.1点を獲得、GPT-4やGLM4-9B-1Mを凌駕しています。長文処理における優れた性能に加え、短文処理についても高いパフォーマンスを維持しており、100万トークンあたりの処理コストはわずか0.3元と、コストパフォーマンスにも優れています。
ターゲットユーザー :
Qwen2.5-Turboのターゲットユーザーは、開発者、データサイエンティスト、大量のテキストデータを処理する必要のある企業です。長文からの情報抽出、要約生成、複雑なテキスト分析が必要なユーザーに適しています。効率的な長文処理能力とコストパフォーマンスの高さから、予算は限られているものの、高性能なテキスト処理ソリューションを求める中小企業にも最適です。
総訪問数: 225.0K
最も高い割合の地域: IQ(20.79%)
ウェブサイト閲覧数 : 59.6K
使用シナリオ
10本の長編小説をQwen2.5-Turboで処理し、各小説の詳細な要約を生成する。
150時間の講演記録を簡潔な議事録に変換する。
3万行のコードにコンテキスト理解を提供し、コード生成とエラー検出を支援する。
製品特徴
最大100万トークンのコンテキスト長をサポートし、超長文を処理可能
100万トークンのPasskey Retrievalタスクにおいて100%の精度を達成
RULER長文評価ベンチマークテストで93.1点を獲得し、GPT-4を上回る性能
疎な注意機構を統合することで、最初のトークン生成時間を4.9分から68秒に短縮
100万トークンあたりの処理コストは0.3元と、高いコストパフォーマンスを実現
短文処理においても高いパフォーマンスを維持し、GPT-4o-miniと同等
APIサービスで提供され、標準的なQwen APIとOpenAI APIに互換性あり
使用チュートリアル
1. 'example.txt'などの長文ファイルを用意します。
2. Pythonでコードを作成し、必要なライブラリをインポートします。
3. 長文ファイルの内容を読み込み、ユーザー入力も追加します。
4. 環境変数'YOUR_API_KEY'にAPIキーを設定します。
5. APIキーとベースURLを指定して、OpenAIクライアントのインスタンスを作成します。
6. クライアントのchat.completions.createメソッドを呼び出し、モデル名とメッセージを渡します。
7. 返された完了結果を出力します。
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