Mohu spustit Qwen2.5 7B Instruct lokálně?

Ano, váhy jsou otevřené a hostované na Hugging Face pod Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Můžete jej načíst pomocí knihovny Hugging Face transformers nebo spustit přes nástroje jako Ollama či LM Studio.

Kolik to stojí a jak dlouhý je kontext?

Přes API stojí 0,10 USD za milion vstupních tokenů a 0,20 USD za milion výstupních tokenů. Model podporuje až 128K tokenů kontextu, ale pro překročení výchozích 32K je potřeba ručně povolit YaRN v konfiguraci.

Jak se 7B model srovnává s většími modely Qwen2.5?

Qwen2.5 má rozsah od 0,5B do 72B; 7B je na menším konci, vyměňuje surovou schopnost za rychlost, nízké náklady a možnost běhu na běžném hardwaru, přičemž sdílí stejná vylepšení v programování, matematice a strukturovaném výstupu jako zbytek série.

Qwen2.5 7B Instruct

1869°

#llm #qwen #programování #vícejazyčný #matematika #lokální

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Qwen | 32 768 tokenů kontext | 0,10 $/M vstup, 0,20 $/M výstup. Qwen2.5 7B je nejnovější série velkých jazykových modelů Qwen. Qwen2.5 přináší následující vylepšení oproti Qwen2: Výrazně více znalostí a výrazně lepší schopnosti v kódování a matematice díky našim specializovaným expertním modelům v těchto oblastech. Významná zlepšení v následování instrukcí, generování dlouhých textů (nad 8K tokenů), porozumění strukturovaným datům (např. tabulkám) a generování strukturovaných výstupů, zejména JSON. Odolnější vůči rozmanitosti systémových promptů, což zlepšuje implementaci hraní rolí a…Qwen | 32 768 tokenů kontext | 0,10 $/M vstup, 0,20 $/M výstup. Qwen2.5 7B je nejnovější série velkých jazykových modelů Qwen. Qwen2.5 přináší následující vylepšení oproti Qwen2: Výrazně více znalostí a výrazně lepší schopnosti v kódování a matematice díky našim specializovaným expertním modelům v těchto oblastech. Významná zlepšení v následování instrukcí, generování dlouhých textů (nad 8K tokenů), porozumění strukturovaným datům (např. tabulkám) a generování strukturovaných výstupů, zejména JSON. Odolnější vůči rozmanitosti systémových promptů, což zlepšuje implementaci hraní rolí a nastavování podmínek pro chatboty. Podpora dlouhého kontextu až do 128K tokenů a schopnost generovat až 8K tokenů. Vícejazyčná podpora pro více než 29 jazyků, včetně čínštiny, angličtiny, francouzštiny, španělštiny, portugalštiny, němčiny, italštiny, ruštiny, japonštiny, korejštiny, vietnamštiny, thajštiny, arabštiny a dalších. Používání tohoto modelu podléhá licenční smlouvě Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENTOpens in new tab.

Návody k tomuto modelu

Ollama vs LM Studio (2026): kterou lokální AI aplikaci použít a jaké špičkové modely každá z nich spouští

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Qwen2.5 7B Instruct je instrukčně laděný model od Alibaba s 7,6 miliardami parametrů, který je vzhledem ke své velikosti silný v programování, matematice, strukturovaném výstupu a vícejazyčné práci ve 29 jazycích. Za desetinu centu za tisíc vstupních tokenů a s otevřenými váhami na Hugging Face je to jeden z praktických malých modelů, které lze provozovat lokálně nebo přes API. Hodí se pro vývojáře a výzkumníky, kteří chtějí schopný a levný inference bez nutnosti sahat po modelu s 70 miliardami parametrů.

Známý pro

Spolehlivá generace JSON a strukturovaného výstupu, užitečná pro datové pipeline
Zlepšené programování a matematika oproti předchůdci Qwen2
Vícejazyčná podpora ve 29 jazycích včetně arabštiny, japonštiny a korejštiny
Generuje až 8 tisíc tokenů v jedné odpovědi
Otevřené váhy: stáhněte a spusťte si ho sami

Dej pozor na

Výchozí konfigurace podporuje kontext 32K; pro dosažení 128K je potřeba ručně povolit YaRN v config.json
Podléhá licenční smlouvě Tongyi Qianwen, nikoli standardní licenci Apache nebo MIT

Nejlepší pro

Promptů k vyzkoušení

Převést tabulku do JSON

Zde je tabulka čtvrtletních prodejních dat v prostém textu: Region | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 Sever | 120 | 135 | 98 | 160 Jih | 88 | 91 | 110 | 105 Východ | 200 | 188 | 210 | 230 Převeďte to do JSON pole, kde každý objekt má klíče: region, q1, q2, q3, q4. Vraťte pouze JSON, bez vysvětlení.

Opravte a vysvětlete chybu

Tato Python funkce má vracet nejčastější prvek v seznamu, ale obsahuje chybu. Najděte ji, opravte a vysvětlete v krátkém odstavci, proč byla původní verze špatná. def most_common(lst): counts = {} for item in lst: counts[item] = counts.get(item, 0) + 1 return min(counts, key=counts.get)

Přeložit a shrnout

Přeložte následující odstavec do francouzštiny a hned pod ním uveďte jednověté shrnutí v angličtině. "Kapacita obnovitelné energie na světě rostla rychleji než jakýkoli jiný zdroj energie za poslední desetiletí. Solární a větrné instalace nyní tvoří většinu nově přidané výroby elektřiny každý rok, poháněné klesajícími náklady a podpůrnými vládními politikami v desítkách zemí."

Porovnat s

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model pouze s API
kontext 81,920 tokenů · $0.20/M vstup, $2.40/M výstup
Qwen3.5-27B
Model s otevřenými váhami
kontext 262,144 tokenů · $0.26/M vstup, $2.60/M výstup
Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Model s otevřenými váhami
kontext 32,768 tokenů · $0.66/M vstup, $1.00/M výstup
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
Model s otevřenými váhami
kontext 262,144 tokenů · $0.07/M vstup, $0.28/M výstup

Více textových modelů od qwen

Často kladené otázky

Mohu spustit Qwen2.5 7B Instruct lokálně?: Ano, váhy jsou otevřené a hostované na Hugging Face pod Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Můžete jej načíst pomocí knihovny Hugging Face transformers nebo spustit přes nástroje jako Ollama či LM Studio.
Kolik to stojí a jak dlouhý je kontext?: Přes API stojí 0,10 USD za milion vstupních tokenů a 0,20 USD za milion výstupních tokenů. Model podporuje až 128K tokenů kontextu, ale pro překročení výchozích 32K je potřeba ručně povolit YaRN v konfiguraci.
Jak se 7B model srovnává s většími modely Qwen2.5?: Qwen2.5 má rozsah od 0,5B do 72B; 7B je na menším konci, vyměňuje surovou schopnost za rychlost, nízké náklady a možnost běhu na běžném hardwaru, přičemž sdílí stejná vylepšení v programování, matematice a strukturovaném výstupu jako zbytek série.

Verdikt kapitána
Opravdu užitečný malý model: levný, otevřený a překvapivě výkonný v oblasti strukturovaného výstupu a kódu.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

Qwen3 VL 32B Instruct

TEXT / LLM

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Qwen2.5 7B Instruct je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm qwen programování vícejazyčný matematika lokální rozpočet

Procházet podle rodiny modelů