Qwen2.5-Max

Pesi chiusi Alibaba January 2025

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Alibaba
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
China
Pubblicato
28 January 2025
Autori
Qwen Team

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

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

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
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. "

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi
Closed — provider access only
Accesso al modello
API access
Codice di addestramento
Unreleased

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Probabilmente sopra 10²³ FLOP
Yes
Record fiducia
Unknown

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Qwen2.5-Max: Exploring the Intelligence of Large-scale MoE Model
Ultimo aggiornamento
28 November 2025

Cosa significano i numeri

Informazioni su questo modello

Qwen2.5-Max è stato pubblicato da Alibaba, nel paese registrato come China, durante January 2025. Esce da un'organizzazione categorizzata come industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation.

I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.

Cosa è stato necessario per costruirlo

Il set di addestramento si aggirava attorno a 20,000,000,000,000 token di testo

Risposte

Qwen2.5-Max — domande comuni

01

Qwen2.5-Max— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in January 2025.

02

Qwen2.5-Max— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering, Code generation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

03

Qwen2.5-Max— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

04

Qwen2.5-Max— è open-source?

No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.

05

Qwen2.5-Max— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

06

Qwen2.5-Max— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Alibaba, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 28 November 2025

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.