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文章编号：196时间：2025-01-27人气：
感谢IT之家网友的线索投递！近日，阿里通义千问在IT之家宣布了一个重磅消息，其正式推出了全新的开源模型系列Qwen2.5-1M，并配套开源了其基于vLLM的推理框架。
这一系列的推出，标志着通义千问在长上下文任务处理上的显著进步，并将开源的Qwen模型的上下文扩展到了前所未有的1M长度。
通义千问此次发布的两个新模型分别为Qwen2.5-7B-Instruct-1M和Qwen2.5-14B-Instruct-1M。
这两个模型的成功推出，得益于Qwen团队持续的技术创新和深度研发。
这两个模型不仅继承了Qwen系列模型的高性能表现，更在上下文处理长度上实现了质的飞跃。
为了帮助开发者更高效地部署Qwen2.5系列模型，Qwen团队同样开源了基于vLLM的推理框架。
该框架集成了稀疏注意力方法，相较于传统的注意力机制，大大提升了处理效率。
特别是在处理长达1M标记的输入时，该框架的速度提升了3至7倍。
这无疑是对长文本处理领域的一大贡献。
在测试中，Qwen2.5系列模型展现了出色的性能。
在上下文长度为百万级Tokens的大海捞针任务中，这两款模型能够准确地从大量数据中检索出所需信息。
尤其是Qwen2.5-1M系列模型，在大多数长上下文任务中显著超越了之前的版本。
值得注意的是，即使在处理超过64K长度的任务时，这两款模型也表现出了明显的优势。
其中尤以Qwen2.5-14B-Instruct-1M最为出色，它在多个数据集上的表现稳定超越GPT-4o-mini，为长上下文任务提供了优质的开源模型选择。
虽然此次主要亮点在于其处理长上下文的能力上，但值得一提的是，Qwen2.5系列模型在短文本任务上的表现同样出色。
特别是Qwen2.5-7B-Instruct-1M和Qwen2.5-14B-Instruct-1M两款模型，其在短文本任务上的表现与其原本的128K版本相当。
这意味着模型在增强了长序列处理能力的同时，并未牺牲其在短文本任务上的基本能力。
与市场上热门的GPT-4o-mini相比，Qwen系列的这两款大模型在短文本任务上取得了相近的性能表现，同时其上下文长度更是GPT-4o-mini的八倍。
这为处理复杂多变的实际场景提供了更多可能性。
阿里通义千问的这一系列动作无疑为长上下文任务的处理带来了革命性的进步。
开源的Qwen2.5系列模型以及配套的推理框架不仅为开发者提供了强大的工具支持，更为整个行业树立了一个技术标杆。
我们期待这一系列技术能在未来得到更广泛的应用，推动自然语言处理领域的发展迈向新的高度。
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