Qwen2.5 是阿里Qwen团队研发的最新一代大型语言模型系列，具有多种参数规模的模型，包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 和 72B。模型在预训练时使用了最新的大规模数据集，包含多达 18 万亿个 tokens，使Qwen2.5 在自然语言理解、文本生成、编程能力、数学能力等方面都有显著提升。Qwen2.5 支持长文本处理，能生成长文本（超过 8K tokens），增强对系统提示的适应性，提升角色扮演和聊天机器人的背景设置能力。Qwen2.5 还支持多达 29 种语言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文等。Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math 是针对编程和数学问题的专门模型，在专业领域内展现了强大的性能。
Qwen2.5的功能特色多样化模型规模：Qwen2.5 提供了从 0.5B 到 72B 不同参数规模的模型，满足不同应用场景的需求。预训练数据集扩展：Qwen2.5 的预训练数据集规模从 7T tokens 扩展到了 18T tokens，使模型在知识储备上有了显著提升。增强的多语言支持：Qwen2.5 支持包括中文、英文在内的超过 29 种语言，保持了对多语言的广泛支持。提升的编程和数学能力：Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math 分别针对编程和数学问题进行了优化，提供了更专业的性能。长文本处理能力：Qwen2.5 支持高达 128K tokens 的上下文长度，能生成最多 8K tokens 的内容，增强了长文本处理的能力。结构化数据处理：新模型在理解结构化数据（例如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON）方面取得了显著改进。系统提示适应性：Qwen2.5 对各种 system prompt 更具适应性，增强了角色扮演实现和聊天机器人的条件设置功能。Qwen2.5模型系列的具体参数模型及性能指标Qwen2.5 模型在 MMLU-rudex 基准（考察通用知识）、MBPP 基准（考察代码能力）和 MATH 基准（考察数学能力）上的得分分别高达 86.8、88.2、83.1。
Qwen2.5：包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 和 72B 参数规模的模型。包含多达 18 万亿个 tokens，相比 Qwen2，整体性能提升了 18% 以上。支持高达 128K tokens 的上下文长度，能生成最多 8K tokens 的内容。支持超过 29 种语言，包括中文、英文等。Qwen2.5-Coder：专注于编程任务的模型，包括 1.5B 和 7B 参数规模。以及即将推出的 32B 版本。在多达 5.5 万亿 tokens 的编程相关数据上进行了训练。覆盖 92 种编程语言、支持 128K tokens 的上下文长度，能生成最多 8K tokens 的内容。Qwen2.5-Math：专注于数学问题的模型，包括 1.5B、7B 和 72B 参数规模。支持中文和英文，整合多种推理方法，包括思维链（CoT）、程序化思维（PoT）和工具集成推理（TIR）。解决中英双语的数学题方面表现出色 。Qwen2.5的项目地址项目官网：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen2.5HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25-66e81a666513e518adb90d9eQwen2.5的应用场景聊天机器人和虚拟助手：Qwen2.5 可以作为对话系统的核心，提供自然语言理解和文本生成，实现用户交互。内容创作和编辑：能自动生成文章、故事、诗歌或其他文本内容，辅助编辑和写作。教育和学习辅助：辅助学生和教师进行语言学习、作业辅导和知识测试。编程辅助：Qwen2.5-Coder 模型专门针对编程任务进行优化，能提供代码建议和调试帮助。数学问题解决：Qwen2.5-Math 模型支持解决中英双语的数学问题，适用于教育和研究领域。多语言翻译：需要编码器-解码器架构，Qwen2.5 也能用于生成翻译文本。
