



const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({ apiKey: '', baseURL: 'https://api.ai.cc/v1' });
const main = async () => {
const prompt = `
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
`;
const response = await api.completions.create({
prompt,
model: 'Qwen/Qwen-7B',
});
const text = response.choices[0].text;
console.log('Completion:', text);
};
main();
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="",
base_url="https://api.ai.cc/v1",
)
def main():
response = client.completions.create(
model="Qwen/Qwen-7B",
prompt="""
All of the states in the USA:
- Alabama, Mongomery;
- Arkansas, Little Rock;
""",
)
completion = response.choices[0].text
print(f"Completion: {completion}")
main()

Подробная информация о товаре
Раскройте потенциал максимальной производительности и эффективности с помощью Qwen (7B)
Представляем Квен (7B), новаторская языковая модель на основе искусственного интеллекта от исследователей из компании Qwen.aiЭта модель с 7 миллиардами параметров устанавливает новый стандарт, обеспечивая возможности, сопоставимые с такими гигантами отрасли, как GPT-3.5, при значительно меньших вычислительных ресурсах. Она представляет собой сдвиг парадигмы для приложений ИИ, где важны как мощность, так и экономичность.
⚡Передовая архитектура для непревзойденной скорости
Замечательная эффективность Qwen (7B) достигается за счет передовых запатентованных технологий, включая скудное внимание и изысканный сжатие моделиЭти инновации позволяют обрабатывать большие объемы данных с невероятной скоростью.
Основные результаты бенчмарка: Как подробно описано в оригинале. Описание Qwen (7B)Тесты производительности, проведенные командой Qwen.ai, подтверждают ее способность обрабатывать до 50 000 токенов в секунду на одном графическом процессоре, что делает его лидером по скорости обработки данных в своем классе.
Qwen (7B): Превосходная производительность при минимальных затратах
В быстро развивающемся мире языковых моделей ИИ Qwen (7B) действительно выделяется благодаря своим исключительное соотношение производительности и стоимостиХотя такие известные модели, как GPT-3.5 и Claude от Anthropic, обладают впечатляющими возможностями, их эксплуатационные расходы часто весьма существенны.
💰Непревзойденная экономическая эффективность
Qwen (7B) обеспечивает сопоставимо высокую производительность при значительном снижении затрат. Данные с соответствующих страниц с ценами показывают, что эксплуатация Qwen (7B) может стоить до На 80% более экономично чем при использовании GPT-3.5 для аналогичной рабочей нагрузки. Это делает его идеальным решением для стартапов и предприятий, стремящихся максимизировать свои инвестиции в ИИ.
💻Оптимизировано для граничных вычислений
Кроме того, компактные размеры и высокооптимизированная архитектура Qwen (7B) делают его идеальным кандидатом для развертывание граничных вычисленийВ средах, где критически важны низкая задержка и высокоэффективное использование ресурсов, Qwen (7B) демонстрирует превосходные результаты, приближая обработку ИИ к источнику данных.
✔Откройте для себя будущее ИИ с Qwen (7B)
С Qwen (7B) вам больше не нужно идти на компромисс между превосходные характеристики и непревзойденная эффективностьНезависимо от того, внедряете ли вы инновации в стартапе или масштабируете решения на предприятии, Qwen (7B) — ваш стратегический партнер в области искусственного интеллекта следующего поколения.
Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)
1. Что такое Qwen (7B) и кто его разработал?
Qwen (7B) — это продвинутая языковая модель искусственного интеллекта с 7 миллиардами параметров, разработанная исследовательской группой Qwen.ai. Она известна тем, что сочетает высокую производительность с исключительной вычислительной эффективностью.
2. Как Qwen (7B) соотносится с другими моделями, такими как GPT-3.5, с точки зрения стоимости?
Qwen (7B) обеспечивает сопоставимую производительность с GPT-3.5, но при этом значительно экономичнее. Тесты показывают, что при аналогичных нагрузках его эксплуатация может быть до 80% дешевле.
3. Какие передовые технологии обеспечивают его эффективность?
Его эффективность обеспечивается передовыми технологиями, такими как разреженное внимание и сжатие моделей, которые оптимизируют его архитектуру для более быстрой обработки и меньшего потребления ресурсов.
4. Подходит ли Qwen (7B) для граничных вычислений?
Да, благодаря компактным размерам и оптимизированной архитектуре Qwen (7B) является идеальным выбором для сценариев граничных вычислений, где низкая задержка и эффективное использование ресурсов имеют решающее значение.
Игровая площадка для ИИ



Авторизоваться