Czy mogę uruchomić Qwen2.5 7B Instruct lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Możesz załadować model za pomocą biblioteki transformers lub uruchomić go przez narzędzia takie jak Ollama czy LM Studio.

Ile to kosztuje i jak długi jest kontekst?

Przez API koszt to 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,20 USD za milion tokenów wyjściowych. Model obsługuje do 128K tokenów kontekstu, ale aby przekroczyć domyślne 32K, trzeba włączyć YaRN w konfiguracji.

Jak model 7B wypada na tle większych modeli Qwen2.5?

Qwen2.5 obejmuje modele od 0,5B do 72B parametrów; 7B to mniejszy model, który kosztem surowej mocy oferuje szybkość, niskie koszty i możliwość uruchomienia na sprzęcie konsumenckim, zachowując te same ulepszenia w kodowaniu, matematyce i generowaniu ustrukturyzowanych wyników co reszta serii.

Qwen2.5 7B Instruct

1869°

#llm #qwen #kodowanie #wielojęzyczny #matematyka #lokalny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | kontekst 32 768 tokenów | 0,10 USD/M wejście, 0,20 USD/M wyjście. Qwen2.5 7B to najnowsza seria dużych modeli językowych Qwen. Qwen2.5 wprowadza następujące ulepszenia względem Qwen2: Znacznie większa wiedza i znacznie lepsze zdolności w kodowaniu i matematyce, dzięki naszym wyspecjalizowanym modelom eksperckim w tych dziedzinach. Znaczące ulepszenia w podążaniu za instrukcjami, generowaniu długich tekstów (powyżej 8K tokenów), rozumieniu danych strukturalnych (np. tabel) oraz generowaniu strukturalnych wyników, zwłaszcza JSON. Większa odporność na różnorodność promptów systemowych, co…Qwen | kontekst 32 768 tokenów | 0,10 USD/M wejście, 0,20 USD/M wyjście. Qwen2.5 7B to najnowsza seria dużych modeli językowych Qwen. Qwen2.5 wprowadza następujące ulepszenia względem Qwen2: Znacznie większa wiedza i znacznie lepsze zdolności w kodowaniu i matematyce, dzięki naszym wyspecjalizowanym modelom eksperckim w tych dziedzinach. Znaczące ulepszenia w podążaniu za instrukcjami, generowaniu długich tekstów (powyżej 8K tokenów), rozumieniu danych strukturalnych (np. tabel) oraz generowaniu strukturalnych wyników, zwłaszcza JSON. Większa odporność na różnorodność promptów systemowych, co poprawia implementację odgrywania ról i ustawianie warunków dla chatbotów. Obsługa długiego kontekstu do 128K tokenów i możliwość generowania do 8K tokenów. Wsparcie wielojęzyczne dla ponad 29 języków, w tym chińskiego, angielskiego, francuskiego, hiszpańskiego, portugalskiego, niemieckiego, włoskiego, rosyjskiego, japońskiego, koreańskiego, wietnamskiego, tajskiego, arabskiego i innych. Korzystanie z tego modelu podlega umowie licencyjnej Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENTOpens in new tab.

Poradniki do tego modelu

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen2.5 7B Instruct to model Alibaba o rozmiarze 7,6 miliarda parametrów dostrojony do instrukcji, wyróżniający się na tle swojej wielkości w kodowaniu, matematyce, generowaniu ustrukturyzowanych wyników oraz pracy wielojęzycznej w 29 językach. Kosztuje ułamek centa za tysiąc tokenów wejściowych, a dzięki otwartym wagom na Hugging Face jest jednym z bardziej praktycznych małych modeli do uruchamiania lokalnie lub przez API. Nadaje się dla deweloperów i badaczy, którzy chcą wydajnego i taniego wnioskowania bez sięgania po model 70B.

Znany z

Niezawodne generowanie JSON i ustrukturyzowanych wyników, przydatne w potokach danych
Lepsze kodowanie i matematyka w porównaniu do poprzednika Qwen2
Wsparcie wielojęzyczne w 29 językach, w tym arabski, japoński i koreański
Generuje do 8K tokenów w jednej odpowiedzi
Otwarte wagi: pobierz i uruchom samodzielnie

Uważaj na

Domyślna konfiguracja obsługuje kontekst 32K; osiągnięcie 128K wymaga ręcznego włączenia YaRN w pliku config.json
Podlega własnej umowie licencyjnej Tongyi Qianwen, nie jest to standardowa licencja Apache ani MIT

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Przekształć tabelę do JSON

Oto tabela danych sprzedaży kwartalnej w formacie tekstowym: Region | Q1 | Q2 | Q3 | Q4 Północ | 120 | 135 | 98 | 160 Południe | 88 | 91 | 110 | 105 Wschód | 200 | 188 | 210 | 230 Przekształć to w tablicę JSON, gdzie każdy obiekt ma klucze: region, q1, q2, q3, q4. Zwróć tylko JSON, bez wyjaśnień.

Napraw i wyjaśnij błąd

Ta funkcja Pythona ma zwracać najczęściej występujący element na liście, ale zawiera błąd. Znajdź go, napraw i wyjaśnij w krótkim akapicie, dlaczego oryginał był błędny. def most_common(lst): counts = {} for item in lst: counts[item] = counts.get(item, 0) + 1 return min(counts, key=counts.get)

Przetłumacz i podsumuj

Przetłumacz poniższy akapit na francuski, a następnie pod nim podaj jednozdaniowe streszczenie po angielsku. "Moc odnawialnych źródeł energii na świecie rosła szybciej niż jakiekolwiek inne źródło energii w ciągu ostatniej dekady. Instalacje słoneczne i wiatrowe stanowią teraz większość nowej generacji energii elektrycznej dodawanej każdego roku, napędzane spadającymi kosztami i wspierającymi politykami rządowymi w dziesiątkach krajów."

Porównaj z

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model tylko z API
Kontekst 81,920 tokenów · $0.20/M wejście, $2.40/M wyjście
Qwen3.5-27B
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.26/M wejście, $2.60/M wyjście
Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Model z otwartymi wagami
Kontekst 32,768 tokenów · $0.66/M wejście, $1.00/M wyjście
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
Model z otwartymi wagami
Kontekst 262,144 tokenów · $0.07/M wejście, $0.28/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen2.5 7B Instruct lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct. Możesz załadować model za pomocą biblioteki transformers lub uruchomić go przez narzędzia takie jak Ollama czy LM Studio.
Ile to kosztuje i jak długi jest kontekst?: Przez API koszt to 0,10 USD za milion tokenów wejściowych i 0,20 USD za milion tokenów wyjściowych. Model obsługuje do 128K tokenów kontekstu, ale aby przekroczyć domyślne 32K, trzeba włączyć YaRN w konfiguracji.
Jak model 7B wypada na tle większych modeli Qwen2.5?: Qwen2.5 obejmuje modele od 0,5B do 72B parametrów; 7B to mniejszy model, który kosztem surowej mocy oferuje szybkość, niskie koszty i możliwość uruchomienia na sprzęcie konsumenckim, zachowując te same ulepszenia w kodowaniu, matematyce i generowaniu ustrukturyzowanych wyników co reszta serii.

Wyrok kapitana
Naprawdę użyteczny mały model: tani, otwarty i znacznie przewyższający swoją wagę w generowaniu ustrukturyzowanych wyników i kodu.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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 ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen2.5 7B Instruct to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen kodowanie wielojęzyczny matematyka lokalny budżet

Przeglądaj według rodziny modeli