使用场景

用于构建一个能够自动生成技术文档的系统。

集成到一个在线编程平台，提供代码自动补全和错误检测功能。

作为一个语言模型，辅助研究者进行语言习得和认知科学实验。

产品特色

全面开源，包含从0.5B到72B不同规模的模型。

支持长文本生成，最高可达8K tokens。

在多个基准测试中表现优异，如MMLU、GPQA、MATH等。

增强了代码生成能力，特别是在LiveCodeBench等测试中得分高。

提升了数学推理能力，在MATH基准测试中得分显著提高。

内容生成更符合人类偏好，Arena-Hard和MT-Bench得分提升。

支持结构化数据理解与生成，如表格和JSON格式。

使用教程

步骤一：访问Qwen2.5系列语言模型的官方GitHub页面。

步骤二：根据需求选择合适的模型版本进行下载。

步骤三：阅读模型的使用文档，了解如何配置和运行模型。

步骤四：将模型集成到自己的项目或研究中。

步骤五：利用模型提供的API进行自然语言处理任务。

步骤六：根据模型输出调整和优化应用性能。