Qwen2.5 72B Instruct
2591°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
qwen | ngữ cảnh 32.768 token | $0,36/M đầu vào, $0,40/M đầu ra. Qwen2.5 72B là dòng mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất của Qwen. Qwen2.5 mang lại các cải tiến sau so với Qwen2: Kiến thức nhiều hơn đáng kể và khả năng lập trình, toán học được cải thiện mạnh nhờ các mô hình chuyên gia chuyên biệt trong các lĩnh vực này. Cải thiện đáng kể trong việc theo dõi hướng dẫn, tạo văn bản dài (trên 8K token), hiểu dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: bảng biểu) và tạo đầu ra có cấu trúc đặc biệt là JSON. Khả năng chịu đựng đa dạng prompt hệ thống tốt hơn, nâng cao thực thi nhập vai và thiết lập điều kiện cho chatbot.…qwen | ngữ cảnh 32.768 token | $0,36/M đầu vào, $0,40/M đầu ra. Qwen2.5 72B là dòng mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất của Qwen. Qwen2.5 mang lại các cải tiến sau so với Qwen2: Kiến thức nhiều hơn đáng kể và khả năng lập trình, toán học được cải thiện mạnh nhờ các mô hình chuyên gia chuyên biệt trong các lĩnh vực này. Cải thiện đáng kể trong việc theo dõi hướng dẫn, tạo văn bản dài (trên 8K token), hiểu dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: bảng biểu) và tạo đầu ra có cấu trúc đặc biệt là JSON. Khả năng chịu đựng đa dạng prompt hệ thống tốt hơn, nâng cao thực thi nhập vai và thiết lập điều kiện cho chatbot. Hỗ trợ ngữ cảnh dài lên đến 128K token và có thể tạo ra đến 8K token. Hỗ trợ đa ngôn ngữ cho hơn 29 ngôn ngữ, bao gồm Trung, Anh, Pháp, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Đức, Ý, Nga, Nhật, Hàn, Việt, Thái, Ả Rập và nhiều hơn nữa. Việc sử dụng mô hình này tuân theo THỎA THUẬN BẢN QUYỀN Tongyi QianwenOpens in new tab.
Hướng dẫn cho mô hình này
LLM cục bộ tốt nhất theo từng trường hợp sử dụng (Tháng 10 năm 2026): mô hình mở phù hợp cho mọi công việc
Mình thực sự cần bao nhiêu VRAM cho AI cục bộ?
Tệp GGUF là gì? Giải thích về các mô hình lượng tử hóa (Q4, Q8, fp8, NF4)
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Qwen2.5 72B Instruct là mô hình hướng dẫn trọng số mở hàng đầu của Alibaba, đứng đầu dòng Qwen2.5. Nó nổi bật với khả năng lập trình và toán học mạnh, đầu ra JSON đáng tin cậy, và hỗ trợ đa ngôn ngữ thực sự với 29 ngôn ngữ. Nếu bạn muốn mô hình có thể tự lưu trữ, xử lý tác vụ có cấu trúc mà không cần can thiệp liên tục, đây là lựa chọn nghiêm túc.
Nổi tiếng với
- Lập trình và toán học mạnh, được củng cố bằng dữ liệu huấn luyện chuyên biệt
- Đầu ra cấu trúc đáng tin cậy, đặc biệt JSON và hiểu bảng biểu
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ với 29 ngôn ngữ bao gồm Ả Rập, Nhật và Hàn
- Xử lý sinh dài lên đến 8K token mà không bị giảm chất lượng
- Độ bền với các prompt hệ thống đa dạng; hoạt động tốt trong vai trò và chatbot
Cẩn thận với
- Cấu hình mặc định giới hạn ngữ cảnh ở 32K; để đạt 128K cần cấu hình YaRN thủ công.
- Giấy phép Tongyi Qianwen áp dụng — không phải giấy phép mã nguồn mở tiêu chuẩn; kiểm tra điều khoản thương mại.
- 72 tỷ tham số đòi hỏi VRAM lớn cho sử dụng cục bộ; cần lên kế hoạch đa GPU hoặc trọng số lượng tử hóa.
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi và giải thích mã
Đây là hàm Python dự kiến phân tích file CSV và trả về danh sách dict, nhưng nó âm thầm bỏ qua các dòng khi trường chứa dấu phẩy trong dấu ngoặc kép. Tìm lỗi, sửa và giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản tại sao bản gốc thất bại.
Trích xuất JSON có cấu trúc
Đọc ghi chú cuộc họp không cấu trúc sau và trả về đối tượng JSON với các khóa: date, attendees (mảng), decisions (mảng), và action_items (mảng gồm chủ sở hữu và hạn chót từng mục). Ghi chú: 'Cuộc họp ngày 3 tháng 3. Sarah, Tom và Priya. Chúng tôi đồng ý ra mắt bản beta ngày 20 tháng 3. Tom cập nhật tài liệu trước ngày 10 tháng 3. Priya phụ trách truyền thông người dùng trước ngày 15 tháng 3.'
Kiểm tra dịch đa ngôn ngữ
Dịch tuyên bố từ chối trách nhiệm sản phẩm sau sang tiếng Pháp, Tây Ban Nha và Ả Rập. Sau đó xem xét từng bản dịch để phát hiện thuật ngữ có thể mang ý nghĩa pháp lý hoặc văn hóa không mong muốn tại thị trường đó, và đánh dấu với ghi chú ngắn. Văn bản: 'Kết quả có thể khác nhau. Sản phẩm này không nhằm chẩn đoán, điều trị, chữa bệnh hoặc phòng ngừa bất kỳ bệnh nào.'
So sánh với
- Qwen3 30B A3B Thinking 2507Mô hình chỉ APIngữ cảnh 81,920 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $2.40/M
- Qwen3.5-27BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.26/M, đầu ra $2.60/M
- Qwen2.5 Coder 32B InstructMô hình mở trọng sốngữ cảnh 32,768 token · Đầu vào $0.66/M, đầu ra $1.00/M
- Qwen3 235B A22B Instruct 2507Mô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.55/M
Thêm mô hình văn bản từ qwen
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Qwen2.5 72B cục bộ không?
- Có, trọng số mở và có trên Hugging Face theo giấy phép Tongyi Qianwen. Với 72 tỷ tham số, bạn cần VRAM lớn — các phiên bản GGUF lượng tử hóa giảm đáng kể yêu cầu phần cứng.
- Giá và ngữ cảnh hỗ trợ là bao nhiêu?
- Qua API, giá là 0,36 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 0,40 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Mô hình hỗ trợ tối đa 128K token ngữ cảnh, nhưng cấu hình mặc định là 32K và cần bật YaRN để mở rộng.
- 72B khác gì so với các mô hình Qwen2.5 nhỏ hơn?
- Qwen2.5 có kích thước từ 0,5B đến 72B; 72B là lớn nhất và mạnh nhất, với hiệu suất tốt nhất về lập trình, toán học và đầu ra cấu trúc — các phiên bản nhỏ hơn đánh đổi khả năng lấy tốc độ và chi phí phần cứng thấp hơn.
Phán quyết của thuyền trưởngMột con ngựa chiến trọng số mở toàn diện, xứng đáng với kích thước trên các tác vụ cấu trúc, mã và đa ngôn ngữ — chỉ cần lưu ý giấy phép trước khi triển khai.
Thẻ mô hình trên Hugging Face
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Qwen2.5 72B Instruct là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmqwenlập trìnhtoán họcđa ngôn ngữcục bộtrích xuất dữ liệu
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153