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Qwen2.5 72B Instruct
qwen/qwen-2.5-72b-instructQwen2.5 72B Instruct अभी आज़माएं
ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।
एक API. हर मॉडल.
सेशन लागत $0.00
सेटिंग्स
उन्नत पैरामीटर
Qwen2.5 72B Instruct एक नज़र में
- इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 20% कम है।
- 32,768 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
- agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
- schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
- एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00196 है।
Qwen2.5 72B Instruct के बारे में
Qwen2.5 72B Instruct, Alibaba Cloud द्वारा विकसित बड़े भाषा मॉडल श्रृंखला Qwen का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है। यह Qwen2.5 परिवार से संबंधित है, जिसके बारे में प्रदाता कहता है कि यह Qwen2 की तुलना में काफी अधिक ज्ञान लाता है और इसकी कोडिंग क्षमताएं बहुत बेहतर हुई हैं। यह मॉडल प्रदाता द्वारा 19 सितंबर 2024 को जारी किया गया था, और इसका प्रशिक्षण ज्ञान 30 जून 2024 की कटऑफ तक है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और इसे एक इंस्ट्रक्शन-ट्यून्ड मॉडल के रूप में रखा गया है, जिसका अर्थ है कि यह संकेतों का पालन करने और सीधे उत्तर देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि कच्चे कंटीन्यूएशन के लिए।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट लेता है और आउटपुट के रूप में टेक्स्ट लौटाता है, इसलिए यह किसी भी ऐसे कार्य के लिए काम करता है जिसे भाषा में व्यक्त किया जा सके। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 32,768 टोकन है, जो एक ही अनुरोध में काफी मात्रा में सामग्री को कवर करता है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 16,384 टोकन है। यह संयोजन लंबे संकेतों के लिए उपयुक्त है, जैसे कई दस्तावेज़ों के सारांश, विस्तारित कोड फ़ाइलें या विस्तृत निर्देश, जहां उत्तर भी लंबा हो सकता है। चूंकि दोनों ओर केवल टेक्स्ट समर्थित है, मॉडल छवियों, ऑडियो या अन्य मोडलिटी को प्रोसेस नहीं करता है।
ये क्षमताएं व्यावहारिक उपयोगों के काफी व्यापक समूह की ओर संकेत करती हैं। इंस्ट्रक्शन फॉलोइंग और कोडिंग पर जोर इसे कोड जनरेशन, रीफैक्टरिंग, डिबगिंग सहायता और मौजूदा कोड की व्याख्या के लिए उपयुक्त बनाता है। बड़ा कॉन्टेक्स्ट विंडो रिट्रीवल-शैली के वर्कफ़्लो का समर्थन करता है, जहां कई स्रोत अंश संकेत में चिपकाए जाते हैं और मॉडल से उन पर संश्लेषण या प्रश्नों के उत्तर देने के लिए कहा जाता है। यह गद्य लिखने और संपादित करने, टेक्स्ट से संरचित निष्कर्षण, वर्गीकरण और सारांश, और संवादी सहायकों के लिए भी काम करता है, जिन्हें टोकन बजट के भीतर संवाद का एक लंबा सूत्र बनाए रखने की आवश्यकता होती है।
आप मॉडल आईडी "qwen/qwen-2.5-72b-instruct" का उपयोग करके api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल को कॉल कर सकते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI चैट कम्प्लीशन्स के आकार का अनुसरण करता है, मौजूदा OpenAI SDK और क्लाइंट आमतौर पर केवल बेस URL और कुंजी बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल कई अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है: frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। इसलिए टूल कॉलिंग और संरचित आउटपुट सीधे उपलब्ध हैं, जो तब उपयोगी होता है जब आप चाहते हैं कि मॉडल मुक्त टेक्स्ट के बजाय JSON लौटाए या फ़ंक्शन को आमंत्रित करे।
प्रतिबद्ध होने से पहले कुछ बाधाओं पर विचार करना उचित है। 32,768 टोकन का कॉन्टेक्स्ट उदार है लेकिन असीमित नहीं, इसलिए बहुत बड़े कोडबेस या लंबे दस्तावेज़ सेट के लिए एकल संकेत के बजाय चंकिंग या रिट्रीवल की आवश्यकता हो सकती है। 30 जून 2024 की ज्ञान कटऑफ का अर्थ है कि इससे अधिक हाल की कोई भी चीज़ संकेत से ही आनी चाहिए। यदि आपका वर्कलोड टेक्स्ट आधारित नहीं है, तो यह मॉडल मदद नहीं करेगा, क्योंकि इसमें छवि या ऑडियो इनपुट नहीं है। इन सीमाओं के भीतर आने वाले कार्यों के लिए, यह मजबूत पैरामीटर नियंत्रण वाला एक सक्षम सामान्य-उद्देश्य टेक्स्ट मॉडल प्रदान करता है।
Qwen2.5 72B Instruct API कैसे कॉल करें
- अपने dashboard में API key बनाएं।
- अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
- baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen-2.5-72b-instruct" पर सेट करें।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
समर्थित parameters
frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_pस्पेसिफिकेशन
- Context लंबाई
- 32,768
- अधिकतम आउटपुट
- 16,384
- इनपुट
- text
- आउटपुट
- text
- Knowledge cutoff
- 2024-06-30
api14 पर requests · पिछले 7 दिन
Qwen2.5 72B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- Qwen2.5 72B Instruct API की कीमत कितनी है?
- Qwen2.5 72B Instruct की कीमत इनपुट $1.26 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
- Qwen2.5 72B Instruct की context window कितनी है?
- Qwen2.5 72B Instruct हर request में 32,768 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
- Qwen2.5 72B Instruct क्या कर सकता है?
- Qwen2.5 72B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
- अपने कोड से Qwen2.5 72B Instruct कैसे कॉल करूं?
- किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen-2.5-72b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
- Qwen2.5 72B Instruct के विकल्प क्या हैं?
- मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: MiniMax: MiniMax M3.1 Flash, DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017, LiquidAI: LFM2.5-24B-A2B। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।
Qwen2.5 72B Instruct कम्युनिटी
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