Qwen2.5 72B Instruct

qwen/qwen-2.5-72b-instruct

Выпущена 19 сентября 2024 г.|33К контекст|45,45 ₽/М вход|50,49 ₽/М выход

Qwen2.5 72B — это новейшая серия больших языковых моделей Qwen. Qwen2.5 включает следующие улучшения по сравнению с Qwen2:

Значительно больше знаний и значительно улучшенные возможности в кодировании и математике, благодаря нашим специализированным экспертным моделям в этих областях.
Значительные улучшения в следовании инструкциям, генерации длинных текстов (более 8K токенов), понимании структурированных данных (например, таблиц) и генерации структурированных выходных данных, особенно JSON. Более устойчив к разнообразию системных prompt'ов, улучшая реализацию ролевых игр и настройку условий для чат-ботов.
Поддержка длинного контекста до 128K токенов и возможность генерировать до 8K токенов.
Многоязычная поддержка для более чем 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.

Провайдер для Qwen2.5 72B Instruct

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

qwen

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

33К

токенов

Макс. ответ

16К

токенов

Вход

45,45 ₽

за 1М токенов

Выход

50,49 ₽

за 1М токенов

Модальности

Вход:ТекстВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.

Средняя фактическая цена

46,76 ₽

по запросам за 30 дней · за 1 млн токенов


DeepInfra	45,45 ₽	50,49 ₽	—	24 т/с	99,9 %	100,0 %
Novita	47,97 ₽	50,49 ₽	—	—	92,4 %	< 0,1 %

Доля запросов, скорость и латентность считаются по нашему трафику за 30 дней, в разрезе по провайдеру. У одного провайдера может быть несколько строк — разные регионы или тарифы с отдельными ценами; эти значения общие для провайдера, поэтому в таких строках они совпадают.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Тарификация для Qwen2.5 72B Instruct

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	45,45 ₽	за 1М токенов
Выход	50,49 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Qwen2.5 72B Instruct

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="qwen/qwen-2.5-72b-instruct",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Сравнить с…

выбрать любую модель →

Qwen2.5 72B Instruct или Qwen3.8 Max (0902)той же линейки · цена, скорость, качество, код Qwen2.5 72B Instruct или GPT-4.1 Miniблизкая по цене · цена, скорость, качество, код Qwen2.5 72B Instruct или Claude Sonnet 5популярная · цена, скорость, качество, код Qwen2.5 72B Instruct или GPT-5.6 Lunaпопулярная · цена, скорость, качество, код

Другие модели от qwen

Qwen: Qwen3.8 Max (0902)

Qwen3.8 Max 0902 — это обновленный снимок Qwen3.8 Max от команды Qwen из Alibaba. Это модель Mixture-of-Experts с 2,4 триллионами параметров, которая принимает текстовые, графические и видеовходы и возвращает текст, с окном контекста в 1 миллион токенов и включенным по умолчанию механизмом рассуждений. Этот снимок прошел пост-обучение для кодирования и агентской работы, включая многоэтапные программные проекты, оркестрацию нескольких инструментов и выполнение долгосрочных задач. Он также предназначен для анализа диаграмм, парсинга документов и мультимодального понимания больших документов и расширенного видео. Поддерживаются вызовы инструментов, структурированные выводы и настраиваемое усилие рассуждений.

1.0М контекст·от 252,47 ₽/М

Qwen: Qwen3.8 Flash

Qwen3.8 Flash — это мультимодальная модель рассуждений от Alibaba. Она подходит для помощи в кодировании, агентских рабочих процессов, визуального понимания, анализа документов и кодовых баз, взаимодействия с рабочим столом, анализа диаграмм и анализа длинных видео.

1.0М контекст·от 18,94 ₽/М

Qwen: Qwen3.8 27B (free)

Qwen3.8 27B — это открытая плотная визуально-языковая модель от Qwen. Она подходит для кодирования, профессиональных рабочих процессов, исследований, мультимодального взаимодействия и длительных агентских задач, с гибким мышлением, которое можно включать или отключать.

262К контекст·бесплатно