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Qwen2.5 Turbo
简介 :
Qwen2.5-Turbo是阿里巴巴开发团队推出的一款能够处理超长文本的语言模型，它在Qwen2.5的基础上进行了优化，支持长达1M个token的上下文，相当于约100万英文单词或150万中文字符。该模型在1M-token Passkey Retrieval任务中实现了100%的准确率，并在RULER长文本评估基准测试中得分93.1，超越了GPT-4和GLM4-9B-1M。Qwen2.5-Turbo不仅在长文本处理上表现出色，还保持了短文本处理的高性能，且成本效益高，每1M个token的处理成本仅为0.3元。
需求人群 :
Qwen2.5-Turbo的目标受众是开发者、数据科学家和需要处理大量文本数据的企业。它适合那些需要在长文本中提取信息、生成摘要或进行复杂文本分析的用户。由于其高效的长文本处理能力和成本效益，它也适合预算有限但需要高性能文本处理解决方案的中小企业。
使用场景
使用Qwen2.5-Turbo处理10部长篇小说，生成每部小说的详细摘要。
将150小时的演讲记录转换为简洁的会议纪要。
为30000行代码提供上下文理解，以辅助代码生成和错误检测。
产品特色
支持高达1M个token的上下文长度，能处理超长文本。
在1M-token Passkey Retrieval任务中实现100%准确率。
在RULER长文本评估基准测试中得分93.1，性能超越GPT-4。
集成稀疏注意力机制，生成第一个token的时间从4.9分钟缩短至68秒。
处理成本为每1M个token 0.3元，性价比高。
保持短文本处理的高性能，与GPT-4o-mini相当。
通过API服务提供使用，兼容标准Qwen API和OpenAI API。
使用教程
1. 准备一个长文本文件，例如'example.txt'。
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2. 使用Python编写代码，导入必要的库。
3. 读取长文本文件内容，并添加用户输入。
4. 设置环境变量'YOUR_API_KEY'，获取API密钥。
5. 创建OpenAI客户端实例，指定API密钥和基础URL。
6. 调用客户端的chat.completions.create方法，传入模型名称和消息。
7. 打印返回的完成结果。
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