Qwen

Un modèle d'embedding de haute qualité de Qwen pour convertir du texte en représentations vectorielles denses. Prend en charge la recherche sémantique, le clustering et la génération augmentée par récupération (RAG), avec une couverture multilingue étendue et une solide généralisation hors domaine.

Un modèle multimodal de Qwen pour la compréhension du texte, de l'image et de la vidéo avec des temps de réponse rapides. Il prend en charge une fenêtre de contexte de 1M de tokens, une sortie maximale de 131K tokens, l'appel d'outils, les sorties structurées, la continuation de préfixe et la mise en cache du contexte. Il est adapté aux documents longs, aux bases de code, aux conversations complexes, à l'assistance au codage, aux flux de travail d'agents et à l'analyse visuelle.

Un modèle de langage compact à 3,8 milliards de paramètres qui équilibre performance et efficacité. Bien adapté aux déploiements contraints en ressources, à l'inférence sur le bord et aux applications sensibles au coût. Offre une solide capacité d'instruction, de raisonnement et de multilinguisme par rapport à sa taille. Idéal pour les chatbots légers, la synthèse de texte et les tâches de classification.