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Qwen2.5 Turbo
簡介 :
Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴開發團隊推出的一款能夠處理超長文本的語言模型，它在Qwen2.5的基礎上進行了優化，支持長達1M個token的上下文，相當於約100萬英文單詞或150萬中文字符。該模型在1M-token Passkey Retrieval任務中實現了100%的準確率，並在RULER長文本評估基準測試中得分93.1，超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不僅在長文本處理上表現出色，還保持了短文本處理的高性能，且成本效益高，每1M個token的處理成本僅為0.3元。
需求人群 :
Qwen2.5-Turbo的目標受眾是開發者、數據科學家和需要處理大量文本數據的企業。它適合那些需要在長文本中提取信息、生成摘要或進行復雜文本分析的用戶。由於其高效的長文本處理能力和成本效益，它也適合預算有限但需要高性能文本處理解決方案的中小企業。
使用場景
使用Qwen2.5-Turbo處理10部長篇小說，生成每部小說的詳細摘要。
將150小時的演講記錄轉換為簡潔的會議紀要。
為30000行代碼提供上下文理解，以輔助代碼生成和錯誤檢測。
產品特色
支持高達1M個token的上下文長度，能處理超長文本。
在1M-token Passkey Retrieval任務中實現100%準確率。
在RULER長文本評估基準測試中得分93.1，性能超越GPT-4。
集成稀疏注意力機制，生成第一個token的時間從4.9分鐘縮短至68秒。
處理成本為每1M個token 0.3元，性價比高。
保持短文本處理的高性能，與GPT-4o-mini相當。
通過API服務提供使用，兼容標準Qwen API和OpenAI API。
使用教程
1. 準備一個長文本文件，例如'example.txt'。
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2. 使用Python編寫代碼，導入必要的庫。
3. 讀取長文本文件內容，並添加用戶輸入。
4. 設置環境變量'YOUR_API_KEY'，獲取API密鑰。
5. 創建OpenAI客戶端實例，指定API密鑰和基礎URL。
6. 調用客戶端的chat.completions.create方法，傳入模型名稱和消息。
7. 打印返回的完成結果。
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