微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
Qwen,引领AI模型新纪元!性能与效率的完美结合。 核心内容: 1. Qwen2.5-1M模型的开源,涵盖7B和14B两个尺寸 2. 集成稀疏注意力机制,推理速度显著提升 3. 训练策略及硬件依赖的详细说明,助力高效应用
今天,Qwen2.5-1M模型开源。
2个尺寸,7B & 14B。开源并且,并结合vllm,集成了稀疏注意力机制,推理速度提升3到7倍。
14B模型的大海捞针获得了全绿的成绩,7B仅少量错误
长度提升的同时,短序列的成绩依然保持优异!
训练策略: 逐步变长到256K。 然后使用长度外推,外推用到了DCA的策略,
DCA通过将大的相对位置,按chunk分组,映射为较小的值
最后是硬件依赖:
对于处理 1M 长度的序列:
如果 GPU 显存不满足以上要求,仍然可以使用 Qwen2.5-1M 进行较短任务的处理。
最后,祝大家新年快乐!
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2026-05-20
Hermes Agent + Ollama本地安装指南
2026-05-20
Qwen3.7来了,全球排名第13,国内第一
2026-05-17
开源、零依赖、R@5 精度 95%:agentmemory 凭什么比 mem0 更值得用
2026-05-16
Hermes Agent 深度解析:为什么它能“越用越懂你”?
2026-05-15
再见 Hermes、小龙虾! 面向 DeepSeek V4 的终端原生编程智能体来了
2026-05-15
GenericAgent 实测:Token 少用 89.6%,还能打赢 Claude Code?上下文密度才是关键
2026-05-14
腾讯开源Agent Memory,让Token消耗降低61%
2026-05-14
agents-hive 开源了:一个面向生产的Harness Agent 工程
2026-03-30
2026-04-03
2026-03-23
2026-04-09
2026-03-31
2026-03-03
2026-04-01
2026-02-22
2026-03-04
2026-03-09
2026-05-16
2026-04-22
2026-04-21
2026-04-15
2026-04-09
2026-04-01
2026-03-17
2026-03-13