PixverseAI互動功能（HUG）在AI擁抱視頻生成中的應用
在與其他模型的比較中，Qwen2.5-Max 展現了其在指令模型和基座模型中的領先優勢。特別是在 Arena-Hard 和 LiveBench 等挑戰性基準中，其表現甚至超越了一些閉源的知名模型，如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet。這顯示了 Qwen2.5-Max 在復雜任務處理上的強大能力。
Qwen2.5-Max 提供了多種訪問方式，用戶可以通過 Qwen Chat 直接與模型對話，也可以通過 API 進行集成。其 API 與 OpenAI API 兼容，使得開發者可以輕松地將其嵌入到現有應用中。以下是使用 Python 調用 Qwen2.5-Max 的示例代碼：
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-max-2025-01-25",
messages=[
{'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{'role': 'user', 'content': 'Which number is larger, 9.11 or 9.8?'}
]
)
print(completion.choices[0].message)Qwen2.5-Max 的發展并未止步于此。團隊計劃繼續擴大數據規模和模型參數，以提升模型的智能水平。此外，強化學習的應用也是未來發展的重要方向。通過這些努力，Qwen2.5-Max 希望能在不久的將來實現超越人類智能的目標。
Qwen2.5-Max 的成功離不開開源社區的支持。通過 GitHub，用戶可以獲取到 Qwen2.5-Max 的代碼并進行深度學習模型的構建和改進。以下是 Qwen2.5 的主要開源模型及其版本：
為了展示 Qwen2.5 的能力，我們用最大的開源模型 Qwen2.5-72B 進行了基準測試。結果顯示，其在多個測試中均表現優異，尤其是在指令微調后的版本中，Qwen2.5-72B 展現了強大的綜合能力和人類偏好的適應性。
Qwen2.5 還推出了專用于編程和數學領域的模型，分別為 Qwen2.5-Coder 和 Qwen2.5-Math。與其前身相比，這些模型在相關領域的數據上進行了更大規模的訓練，并在推理能力上得到了顯著提升。
用戶可以通過阿里云百煉平臺便捷地使用 Qwen2.5 的 API。以下是通過 Hugging Face Transformers 庫來使用 Qwen2.5 的示例代碼：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]Qwen 系列的成功離不開開源社區的支持。許多開發者通過 GitHub 和其他平臺對 Qwen2.5 進行了貢獻和改進。我們要向所有為 Qwen 做出貢獻的團隊和個人表示衷心的感謝。
問：Qwen2.5-Max 與其他模型相比有什么優勢？
問：如何通過 API 訪問 Qwen2.5-Max？
問：Qwen2.5 的開源版本有哪些？
