Modèle open-weight de 7B (DiT de 32 couches) qui unifie génération à partir de texte jusqu'à 2048x2048, édition avec jusqu'à 10 images de référence et transparence RGBA native. Pensé pour tourner en local sur 16Go+ de VRAM ; supporté par diffusers et ComfyUI.
Qwen2.5 32B
Publié le 19 sept. 2024
Qualité proche des modèles 70B à une fraction de la taille : le point idéal pour les usages avancés. Excellent en italien, en code et en raisonnement. Exige 24 Go de VRAM ou plus.
Caractéristiques
- 32,8 Md de paramètres
- Qualité quasi 70B
- Italien excellent
- VRAM 24 Go+
Historique des versions
- Qwen3.8-MaxActuelle
Flagship Max da 2,4 trilioni di parametri con ~95B attivi, contesto da 1M token e primo modello Max aperto dei pesi, oltre al Qwen3.8-27B Apache 2.0.
- Qwen3.5
Flagship Qwen3.5-397B-A17B basata su MoE sparsa con attenzione lineare (Gated DeltaNet), multimodalità nativa e 201 lingue.
- Qwen3
Generazione successiva con modalità ibride di ragionamento (thinking e non-thinking), pretraining raddoppiato a ~36 trilioni di token e 8 taglie open-weight.
- Qwen2.5 32B
Rilasciata insieme alla famiglia Qwen2.5 con taglie da 0,5B a 72B, contesto fino a 128K token e licenza Apache 2.0.
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Ressources liées — Modèles
Modèle ultra-compact de 0,5 milliard de paramètres. S'exécute sur n'importe quel matériel, y compris embarqué : idéal pour des résumés légers et des appareils locaux à très faible consommation.
Saut net en raisonnement et qualité d'instruction par rapport aux 8B. Excellent pour le code, les agents et la rédaction structurée sur GPU 16 Go ou Mac avec 32 Go de RAM.

