Qwen2.5-Max

Pesos cerrados Alibaba January 2025

Sin estimación

Sin requisitos de hardware para este modelo

Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización
Alibaba
Tipo de Organización
Industry
País
China
Publicado
28 January 2025
Autores
Qwen Team

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Language
Tarea
Language modeling/generation, Question answering, Code generation

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

Datos de entrenamiento
20,000,000,000,000 tokens

"Concurrently, we are developing Qwen2.5-Max, a large-scale MoE model that has been pretrained on over 20 trillion tokens and further post-trained with curated Supervised Fine-Tuning (SFT) and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) methodologies. "

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos
Closed — provider access only
Acceso al modelo
API access
Código de entrenamiento
Unreleased

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Probablemente por encima de 10²³ FLOP
Yes
Confianza de registro
Unknown

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia
Qwen2.5-Max: Exploring the Intelligence of Large-scale MoE Model
Última actualización
28 November 2025

Qué significan los números

Acerca de este modelo

Qwen2.5-Max fue publicado por Alibaba, en el país registrado como China, durante January 2025. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Code generation.

Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.

Qué se necesitó para construirlo

El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 20,000,000,000,000 tokens de texto

Respuestas

Qwen2.5-Max — preguntas comunes

01

Qwen2.5-Max— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en January 2025.

02

Qwen2.5-Max— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering, Code generation. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

03

Qwen2.5-Max— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.

04

Qwen2.5-Max— ¿Es de código abierto?

No. Sus pesos no han sido publicados, por lo que existe solo como un servicio controlado por su propietario.

05

Qwen2.5-Max— ¿cuántos parámetros tiene?

No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.

06

Qwen2.5-Max— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por Alibaba, basado en China, una organización categorizada como industry.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.