Pot rula Qwen2.5 72B local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub licența Tongyi Qianwen. La 72B parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial — versiunile cuantificate GGUF reduc considerabil cerințele hardware.

Cât costă și cât context suportă?

Prin API costă 0,36 USD per milion de tokeni de intrare și 0,40 USD per milion de tokeni de ieșire. Modelul suportă până la 128K tokeni de context, deși configurația implicită este 32K și extinderea necesită activarea YaRN în config.

Cum diferă 72B de modelele Qwen2.5 mai mici?

Qwen2.5 variază de la 0,5B la 72B; 72B este cel mai mare și capabil, cu cele mai bune performanțe la codare, matematică și sarcini cu output structurat — variantele mai mici fac compromisuri pentru viteză și cost hardware mai mic.

Qwen2.5 72B Instruct

2591°

#llm #qwen #programare #matematică #multilingv #local

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

qwen | context de 32.768 tokeni | $0.36/M input, $0.40/M output. Qwen2.5 72B este cea mai recentă serie de modele mari de limbaj Qwen. Qwen2.5 aduce următoarele îmbunătățiri față de Qwen2: mult mai multe cunoștințe și capacități mult îmbunătățite în codare și matematică, datorită modelelor noastre specializate în aceste domenii. Îmbunătățiri semnificative în urmarea instrucțiunilor, generarea de texte lungi (peste 8K tokeni), înțelegerea datelor structurate (ex. tabele) și generarea de outputuri structurate, în special JSON. Mai rezistent la diversitatea prompturilor de sistem, îmbunătățind…qwen | context de 32.768 tokeni | $0.36/M input, $0.40/M output. Qwen2.5 72B este cea mai recentă serie de modele mari de limbaj Qwen. Qwen2.5 aduce următoarele îmbunătățiri față de Qwen2: mult mai multe cunoștințe și capacități mult îmbunătățite în codare și matematică, datorită modelelor noastre specializate în aceste domenii. Îmbunătățiri semnificative în urmarea instrucțiunilor, generarea de texte lungi (peste 8K tokeni), înțelegerea datelor structurate (ex. tabele) și generarea de outputuri structurate, în special JSON. Mai rezistent la diversitatea prompturilor de sistem, îmbunătățind implementarea roleplay și setarea condițiilor pentru chatbots. Suport pentru contexte lungi de până la 128K tokeni și poate genera până la 8K tokeni. Suport multilingv pentru peste 29 de limbi, inclusiv chineză, engleză, franceză, spaniolă, portugheză, germană, italiană, rusă, japoneză, coreeană, vietnameză, thailandeză, arabă și altele. Utilizarea acestui model este supusă ACORDULUI DE LICENȚĂ Tongyi QianwenOpens in new tab.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen2.5 72B Instruct este modelul emblematic cu greutăți deschise de la Alibaba, situat în vârful familiei Qwen2.5. Se remarcă prin codare și matematică puternică, output JSON fiabil și acoperire multilingvă reală în 29 de limbi. Dacă vrei un model capabil, auto-găzduit, care gestionează sarcini structurate fără să fie nevoie de îndrumare constantă, acesta este o opțiune serioasă.

Cunoscut pentru

Codare și matematică puternică, susținute de date specializate de antrenament
Output structurat fiabil, în special JSON și înțelegerea tabelelor
Multilingv în 29 de limbi, inclusiv arabă, japoneză și coreeană
Gestionarea generărilor lungi de până la 8K tokeni fără a pierde coerența
Rezistent la diverse prompturi de sistem; se comportă bine în roleplay și chatbot

Atenție la

Configurația implicită limitează contextul la 32K; pentru 128K e nevoie de configurare manuală YaRN.
Licența Tongyi Qianwen se aplică — nu este o licență open-source standard; verifică termenii comerciali.
72B înseamnă cerințe serioase de VRAM pentru uz local; planifică multi-GPU sau greutăți cuantificate.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Depanează și explică codul

Iată o funcție Python care ar trebui să parseze un fișier CSV și să returneze o listă de dicționare, dar elimină silențios rândurile când un câmp conține o virgulă în interiorul ghilimelelor. Găsește bug-ul, repară-l și explică în termeni simpli de ce eșua originalul.

Extrage JSON structurat

Citește următoarele note ne-structurate de întâlnire și returnează un obiect JSON cu cheile: date, participanți (array), decizii (array) și acțiuni (array cu proprietar și termen pentru fiecare). Note: 'March 3rd catch-up. Sarah, Tom, and Priya. We agreed to launch the beta on March 20th. Tom will update the docs by March 10th. Priya handles user comms by March 15th.'

Verificare traducere multilingvă

Tradu următorul disclaimer de produs din engleză în franceză, spaniolă și arabă. Apoi revizuiește fiecare traducere pentru orice termen care ar putea avea o semnificație legală sau culturală nedorită pe acea piață și marchează-l cu o notă scurtă. Text: 'Results may vary. This product is not intended to diagnose, treat, cure, or prevent any disease.'

Compară cu

Qwen3 30B A3B Thinking 2507
Model doar API
context de 81,920 tokeni · $0.20/M intrare, $2.40/M ieșire
Qwen3.5-27B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.26/M intrare, $2.60/M ieșire
Qwen2.5 Coder 32B Instruct
Model cu greutăți deschise
context de 32,768 tokeni · $0.66/M intrare, $1.00/M ieșire
Qwen3 235B A22B Instruct 2507
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.09/M intrare, $0.55/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen2.5 72B local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face sub licența Tongyi Qianwen. La 72B parametri vei avea nevoie de VRAM substanțial — versiunile cuantificate GGUF reduc considerabil cerințele hardware.
Cât costă și cât context suportă?: Prin API costă 0,36 USD per milion de tokeni de intrare și 0,40 USD per milion de tokeni de ieșire. Modelul suportă până la 128K tokeni de context, deși configurația implicită este 32K și extinderea necesită activarea YaRN în config.
Cum diferă 72B de modelele Qwen2.5 mai mici?: Qwen2.5 variază de la 0,5B la 72B; 72B este cel mai mare și capabil, cu cele mai bune performanțe la codare, matematică și sarcini cu output structurat — variantele mai mici fac compromisuri pentru viteză și cost hardware mai mic.

Verdictul căpitanului
Un model robust cu greutăți deschise care își justifică dimensiunea pe sarcini structurate, cod și multilingv — doar clarifică licența înainte de utilizare comercială.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen2.5 72B Instruct este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen programare matematică multilingv local extracție date

Răsfoiește după familia de modele