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Qwen2.5 Instruct 72B

AlibabaQwenओपन वेटQwen · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

Qwen2.5-72B-Instruct is an instruction-tuned 72 billion parameter language model, part of the Qwen2.5 series. It is designed to follow instructions, generate long texts (over 8K tokens), understand structured data (e.g., tables), and generate structured outputs, especially JSON. The model supports multilingual capabilities across over 29 languages.

रिलीज़ तिथि
2024-09-19
पैरामीटर
72.7B
संदर्भ लंबाई
131K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

26
general
28
coding
29
reasoning
35
science
29
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
कोडिंग रैंकिंग513
19.0
AA
सामान्य रैंकिंग422
33.0
AA
विज्ञान517
25.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Chat

MT-Bench0.94 / 100स्वयं
IFEvalGoogle Research (2023)84.1%स्वयं

General

AlignBench81.6%स्वयं
Arena Hard81.2%स्वयं
MultiPL-E75.1%स्वयं

Language

MMLU-Redux86.8%स्वयं
MMLU-Pro71.1%स्वयं

Math

GSM8k95.8%स्वयं
MATH83.1%स्वयं
LiveBench52.3%स्वयं

Reasoning

MBPP0.88 / 100स्वयं
HumanEvalOpenAI (2021)86.6%स्वयं
LiveCodeBench55.5%स्वयं
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)49.0%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
85.8
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
72.0
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
49.1
Ifbench(Google Research (2023))
36.9
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
34.5
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
27.6
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
16.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
14.0
Math Index(Artificial Analysis)
14.0
Intelligence Index(Artificial Analysis)
7.7
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
4.5
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
3.6

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Chat
90
Roleplay
90
Communication
90
Creativity
90
Instruction Following
80
Language
80
Math
80
Reasoning
80
Structured Output
80
General
80
Writing
80
Legal
70
Finance
70
Healthcare
70
Code
70
Physics
50
Biology
50
Chemistry
50

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$0.475 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$0.495 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$0.48 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

3 प्रदाता

सबसे सस्ता: DeepInfraसबसे महंगा: Alibaba (China)
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1DeepInfraसबसे सस्ता
$0
$0
2Alibabaप्राथमिक
$0.475
$0.495
3Alibaba (China)
$0.574
$1.721

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis