Qwen2.5 Instruct 32B
AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可
説明
Qwen2.5-32B-Instruct is an instruction-tuned 32 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.
リリース日
2024-09-19
パラメータ
32.5B
コンテキスト長
131K
モダリティ
text
能力レーダー
25
general
24
coding
39
reasoning
30
science
35
agents
0
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| コーディングランキング | 375 | 27.0 | AA |
| 総合ランキング | 410 | 32.0 | AA |
| 科学 | 449 | 29.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Biology
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
49.5%自己申告
Chemistry
MMLU-STEM
80.9%自己申告
Code
HumanEvalOpenAI (2021)
88.4%自己申告
Finance
MMLU
83.3%自己申告
MMLU-Pro
69.0%自己申告
TruthfulQA
57.8%自己申告
TheoremQA
44.1%自己申告
General
MBPP
0.84 / 100自己申告
MMLU-Redux
83.9%自己申告
MultiPL-E
75.4%自己申告
ARC-C
70.4%自己申告
MBPP+
67.2%自己申告
Language
BBH
84.5%自己申告
Winogrande
82.0%自己申告
Math
GSM8k
95.9%自己申告
MATH
83.1%自己申告
Reasoning
HellaSwagAI2 (2019)
85.2%自己申告
HumanEval+
52.4%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Intelligence Index(Artificial Analysis)7.2
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))0.8
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))0.7
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))0.5
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))0.2
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))0.2
Aime(MAA (Mathematical Association of America))0.1
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))0.0
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Code90
Math80
Language80
Legal70
Reasoning70
General70
Healthcare70
Finance60
Physics50
Biology50
Chemistry50
価格設定
入力価格無料
出力価格無料
混合価格（3:1）無料
速度
トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
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