Posso eseguire Qwen2.5 7B Instruct localmente?

Sì, i pesi sono aperti e ospitati su Hugging Face in Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Puoi caricarlo con la libreria transformers di Hugging Face o eseguirlo tramite strumenti come Ollama o LM Studio.

Quanto costa e quanto è lungo il contesto?

Via API costa $0,10 per milione di token di input e $0,20 per milione di token di output. Il modello supporta fino a 128K token di contesto, anche se devi abilitare YaRN nella configurazione per superare i 32K predefiniti.

Come si confronta il 7B con i modelli Qwen2.5 più grandi?

Qwen2.5 va da 0,5B a 72B; il 7B è nella fascia piccola, scambiando capacità pura per velocità, basso costo e la possibilità di girare su hardware consumer, pur condividendo gli stessi miglioramenti in coding, matematica e output strutturato della serie.

Qwen2.5 7B Instruct

1869°

#llm #qwen #programmazione #multilingue #matematica #locale

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Qwen | contesto da 32.768 token | $0.10/M input, $0.20/M output. Qwen2.5 7B è l'ultima serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni Qwen. Qwen2.5 apporta i seguenti miglioramenti rispetto a Qwen2: Significativamente più conoscenza e capacità notevolmente migliorate in codifica e matematica, grazie ai nostri modelli esperti specializzati in questi domini. Miglioramenti significativi nel seguire istruzioni, generare testi lunghi (oltre 8K token), comprendere dati strutturati (ad esempio, tabelle) e generare output strutturati, in particolare JSON. Più resiliente alla diversità dei prompt…Qwen | contesto da 32.768 token | $0.10/M input, $0.20/M output. Qwen2.5 7B è l'ultima serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni Qwen. Qwen2.5 apporta i seguenti miglioramenti rispetto a Qwen2: Significativamente più conoscenza e capacità notevolmente migliorate in codifica e matematica, grazie ai nostri modelli esperti specializzati in questi domini. Miglioramenti significativi nel seguire istruzioni, generare testi lunghi (oltre 8K token), comprendere dati strutturati (ad esempio, tabelle) e generare output strutturati, in particolare JSON. Più resiliente alla diversità dei prompt di sistema, migliorando l'implementazione del gioco di ruolo e l'impostazione delle condizioni per chatbot. Supporto per contesti lunghi fino a 128K token e capacità di generare fino a 8K token. Supporto multilingue per oltre 29 lingue, tra cui cinese, inglese, francese, spagnolo, portoghese, tedesco, italiano, russo, giapponese, coreano, vietnamita, tailandese, arabo e altro. L'uso di questo modello è soggetto al Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENTOpens in new tab.

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Note del capitano

Scritto da Captain, l'editor di casa

Note del 2026-10-13

Qwen2.5 7B Instruct è il modello istruito da 7,6 miliardi di parametri di Alibaba, forte per la sua dimensione in coding, matematica, output strutturato e lavoro multilingue in 29 lingue. A un decimo di centesimo per mille token di input e con pesi aperti su Hugging Face, è uno dei modelli piccoli più pratici da eseguire localmente o tramite API. È adatto a sviluppatori e ricercatori che vogliono un'inferenza capace e economica senza dover ricorrere a un modello da 70B.

Conosciuto per

Generazione affidabile di JSON e output strutturati, utile per pipeline di dati
Miglioramenti nel coding e nella matematica rispetto al predecessore Qwen2
Copertura multilingue in 29 lingue tra cui arabo, giapponese e coreano
Genera fino a 8K token in una singola risposta
Pesi aperti: scaricalo ed eseguilo tu stesso

Attenzione a

La configurazione predefinita supporta un contesto di 32K; per arrivare a 128K è necessario abilitare manualmente YaRN in config.json
Soggetto al proprio accordo di licenza Tongyi Qianwen, non una licenza standard Apache o MIT

Ideale per

Prompt da provare

Converti una tabella in JSON

Ecco una tabella in testo semplice con i dati di vendita trimestrali: Regione | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 Nord | 120 | 135 | 98 | 160 Sud | 88 | 91 | 110 | 105 Est | 200 | 188 | 210 | 230 Converti questo in un array JSON dove ogni oggetto ha le chiavi: regione, q1, q2, q3, q4. Restituisci solo il JSON, senza spiegazioni.

Correggi e spiega il bug

Questa funzione Python dovrebbe restituire l'elemento più comune in una lista, ma ha un bug. Trovalo, correggilo e spiega in un breve paragrafo perché l'originale era sbagliata. def most_common(lst): counts = {} for item in lst: counts[item] = counts.get(item, 0) + 1 return min(counts, key=counts.get)

Traduci e riassumi

Traduci il seguente paragrafo in francese, poi subito sotto fornisci un riassunto in inglese in una sola frase. "La capacità di energia rinnovabile a livello mondiale è cresciuta più rapidamente di qualsiasi altra fonte di energia nell'ultimo decennio. Le installazioni solari ed eoliche ora rappresentano la maggior parte della nuova generazione elettrica aggiunta ogni anno, spinte dalla riduzione dei costi e dalle politiche governative di supporto in dozzine di paesi."

Confronta con

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Modello solo API
Contesto di 81,920 token · Input $0.20/M, output $2.40/M
Qwen3.5-27B
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.26/M, output $2.60/M
Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 32,768 token · Input $0.66/M, output $1.00/M
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
Modello con pesi aperti
Contesto di 262,144 token · Input $0.07/M, output $0.28/M

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Domande frequenti

Posso eseguire Qwen2.5 7B Instruct localmente?: Sì, i pesi sono aperti e ospitati su Hugging Face in Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Puoi caricarlo con la libreria transformers di Hugging Face o eseguirlo tramite strumenti come Ollama o LM Studio.
Quanto costa e quanto è lungo il contesto?: Via API costa $0,10 per milione di token di input e $0,20 per milione di token di output. Il modello supporta fino a 128K token di contesto, anche se devi abilitare YaRN nella configurazione per superare i 32K predefiniti.
Come si confronta il 7B con i modelli Qwen2.5 più grandi?: Qwen2.5 va da 0,5B a 72B; il 7B è nella fascia piccola, scambiando capacità pura per velocità, basso costo e la possibilità di girare su hardware consumer, pur condividendo gli stessi miglioramenti in coding, matematica e output strutturato della serie.

Verdetto del capitano
Un modello piccolo davvero utile: economico, aperto e che si distingue per output strutturati e codice.

Scheda modello su Hugging Face

Il capitano scrive queste note dalla descrizione e dalla scheda modello. Prezzi e dimensioni del contesto sono quelli del provider al momento della scrittura e possono cambiare.

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Updated Oct 22, 2026

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Come si calcola questo punteggio

Questo modello non ha ancora dati di popolarità da nessuna fonte, quindi ha un numero provvisorio sotto 7,000° che mantiene le liste complete. Non supera mai un modello con dati. La suddivisione appare qui appena una fonte la segnala.

Glossario: i termini usati qui

Punteggio heat: Un numero che indica quanto un modello è usato e desiderato ora, da 0° a 9.999°. Ogni lista su questo sito che dice più caldo è ordinata per questo e nient’altro.
Soglia minima: I 7.000° da cui parte ogni modello con dati reali. La scala va da 0° a 9.999°; la parte sotto la soglia è riservata ai sostituti (modelli senza dati), così un modello con dati è sempre sopra uno senza. La soglia è uguale per tutti e non decide nulla; i gradi sopra sono la misura.
Equivalenti di download: Tutto ciò che il punteggio considera come un download, sommato: i download stessi, ogni seeder torrent come 1.000, ogni immagine AI Horde e ogni esecuzione su un sito di generazione come uno.
Scala logaritmica: Conta a decine, non a unità: passare da 1.000 a 10.000 download aggiunge gli stessi gradi che passare da 10.000 a 100.000. Evita che i giganti schiaccino tutto il resto.
Like: Pollici in su e like da ogni fonte, valgono metà di un download sulla scala logaritmica.
Tasso di adozione: Quanti download al giorno riceve un modello ora, dalla differenza tra due rilevazioni di una fonte. Un quarto del peso del termine download.
Misurato e stimato: Misurato significa che ci sono due letture di una fonte e la differenza è reale. Stimato significa che si conosce solo il totale di oggi e il passato è distribuito sulla vita del modello; il sito indica quale viene mostrato.
Seeder: Qualcuno che mantiene una copia dei pesi online per farli scaricare agli altri tramite torrent, o uno specchio ospitato che fa lo stesso. Ognuno conta come 1.000 download.
AI Horde: Una rete di volontari che genera immagini gratis su computer donati. Il numero di immagini create con un modello è pubblico, e ognuna conta come un download.
Siti di generazione: Siti che ospitano copie di un modello e permettono di generare con esso, come PixAI, SeaArt e Yodayo. I loro download contano come quelli di Civitai e ogni generazione come un download.
Token OpenRouter: Un modello di testo servito tramite API, come Claude o GPT, non ha pesi da scaricare, quindi il suo utilizzo si misura in token: i pezzi di testo letti e scritti tramite OpenRouter, un gateway usato da molte app, negli ultimi 30 giorni. Ogni 10,000,000 token conta come un download. Fonte: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modello completo (checkpoint): I pesi stessi, il file che genera da solo. Riceve un bonus perché da esso dipendono gli add-on.
LoRA e embedding: Piccoli file add-on che indirizzano i pesi di qualcun altro verso uno stile, un personaggio o un concetto. Non possono funzionare da soli.
Famiglia e pesi: La base su cui è costruito un modello, come SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Ogni modello eredita la data di rilascio dei pesi della sua famiglia.
Età: Gradi tolti in base a quanto tempo fa sono usciti i pesi della famiglia: 150° all'anno, fino a 750°. Mantiene i vecchi download che hanno avuto anni per accumularsi congelando la cima della lista.
Boost famiglia: Una piccola spinta limitata per le LoRA di una famiglia che questo sito sta promuovendo ora, sempre elencata nel dettaglio.
Punteggio stand-in: Un numero stabile sotto il minimo dato a un modello su cui nessuna fonte ha ancora dati, così le liste restano complete. Non supera mai un modello con dati.
Novità! (periodo di grazia): Un modello più giovane di 7 giorni mostra Novità! invece di un punteggio e non ha posizione nelle classifiche. Il suo punteggio è calcolato dal primo giorno, ma un modello di un giorno cresce più velocemente di qualsiasi altro, quindi senza l'attesa il #1 della settimana sarebbe sempre quello uscito ieri invece di quello che ha resistito per una settimana.
Tendenza: Come la crescita di un modello in un periodo si confronta con la crescita tipica di un modello nello stesso periodo. Più veloce del tipico si legge come aumento, più lento come calo.
Modello tipico: Il centro del catalogo: metà dei modelli con un valore è cresciuta più velocemente nel periodo, metà più lentamente.

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