阿里云百煉上線Qwen2.5-Turbo模型：支持100萬超長上下文
快科技11月20日消息，阿里云百煉宣布，最新的Qwen2.5-Turbo模型已在平臺上線，即日起所有用戶可在阿里云百煉調(diào)用Qwen2.5-Turbo API，百萬tokens僅需0.3元，同時還免費為用戶贈送1000萬tokens額度。
該模型支持100萬超長上下文，相當于100萬個英文單詞或150萬個漢字，并且在多個長文本評測集中的性能表現(xiàn)超越GPT-4。
據(jù)介紹，Qwen2.5-Turbo可應(yīng)用于長篇小說深入理解、倉庫級別代碼助手、多篇論文閱讀等場景，可一次性處理10本長篇小說，150小時的演講稿，3萬行代碼。
具體來看，Qwen2.5-Turbo在1M長度的超長文本檢索（Passkey Retrieval）任務(wù)中的準確率可達到100%，在長文本評測集RULER上獲得93.1分，超越GPT-4。
在LV-Eval、LongBench-Chat等更加接近真實場景的長文本任務(wù)中，Qwen2.5-Turbo在多數(shù)維度超越了GPT-4o-mini。
不僅是長文本，在MMU、LiveBench等短文本基準上Qwen2.5-Turbo的表現(xiàn)也非常優(yōu)秀，在大部分任務(wù)上的表現(xiàn)顯著超越之前上下文長度為1M tokens的開源模型。
在推理速度方面，團隊利用稀疏注意力機制將注意力部分的計算量壓縮了約12.5倍，將處理1M tokens上下文時的首字返回時間從4.9分鐘降低到68秒，速度大幅提升了4.3倍。
不過通義千問團隊也表示，長文本任務(wù)處理依然存在諸多挑戰(zhàn)，未來將進一步探索長序列人類偏好對齊，優(yōu)化推理效率以減少運算時間，并繼續(xù)研發(fā)更大、更強的長文本模型。
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