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Qwen 1.5 (4B)
利用 Qwen 1.5 (4B) API 释放对话式 AI 的潜力。该模型拥有 40 亿个参数，可提供高效、高质量的对话，是打造精简智能通信解决方案的理想之选。
新会员可获赠价值 1 美元的免费Tokens
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Python 
                                        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/Qwen1.5-4B',
  });
  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/Qwen1.5-4B",
        prompt="""
  All of the states in the USA:
  - Alabama, Mongomery;
  - Arkansas, Little Rock;
  """,
    )

    completion = response.choices[0].text
    print(f"Completion: {completion}")


main()
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一个 API 包含 300 多个 AI 模型

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Qwen 1.5 (4B)

产品详情

Qwen 1.5 (4B) 它是一款高效且功能强大的对话式人工智能模型，经过精心设计，能够在不占用大量计算资源的情况下提供卓越的自然语言交互体验。其强大的架构由……驱动 40亿个参数该模型在理解和生成类人文本方面表现出色，确保在各种应用中实现流畅连贯的对话。对于旨在高效经济地集成强大的AI通信解决方案、优化性能和运营成本的组织而言，它是一个战略选择。

🚀 Qwen 1.5 (4B) 的主要优势

  • ✅ 高质量对话： 旨在实现跨多个主题的流畅、自然和高度连贯的互动。
  • ⚡ 资源效率： 运行效率高，计算需求低，因此适用于各种部署场景。
  • 💡 可扩展且适应性强： 旨在处理不同的交互量，并能无缝适应各种行业特定的需求。

Qwen 1.5 的多种应用场景 (4B)

卓越的适应能力 Qwen 1.5 (4B) 这使其成为众多行业和应用领域的理想解决方案。其快速处理和响应查询的固有能力，使其特别适合需要及时准确沟通的动态环境。

📞 客户支持自动化

利用能够处理日常咨询、提供即时支持并显著缩短问题解决时间的智能 AI 聊天机器人，彻底革新客户服务。

🤖虚拟私人助理

部署先进的虚拟助手，实现高效的日程安排、快速的信息检索和高度个性化的用户交互，从而提高生产力。

🎮 互动媒体与游戏

在游戏、教育平台和其他互动数字内容中打造引人入胜、充满活力的对话体验，提升用户沉浸感。

✍️ 内容生成与摘要

帮助生成高质量的草稿、简洁地总结冗长的文档或创建详细的报告，从而显著提高整体内容工作流程效率。

Qwen 1.5 (4B) 与更大型号的对比：效率优势

虽然规模较大的语言模型通常拥有更强大的原始计算能力， Qwen 1.5 (4B) 它通过提供以下服务而显著区别开来 在不影响对话质量的前提下，提供一种资源高效的解决方案。它专为那些运营成本和计算资源占用与交互的丰富性和准确性同等重要的场景而设计。这种精妙的平衡使其成为企业和开发者在实际且可持续的资源限制下寻求最佳性能的理想选择。

✨ 使用 Qwen 1.5 (4B) 最大程度提升交互质量

为了充分发挥潜力 Qwen 1.5 (4B) 为确保始终如一的高质量互动，请考虑实施以下最佳实践：

  • ➡️ 清晰简洁的提示： 制定明确、直接且提供足够背景信息的提示，以有效引导模型做出反应。
  • ➡️ 持续微调： 定期利用特定领域数据、用户反馈和对话示例对模型进行微调，以增强其理解能力和上下文相关性。
  • ➡️ 场景特定定制： 调整模型以使其在不同的对话领域表现出色，从非正式聊天到高度复杂的技术支持，确保始终如一的高质量用户体验。

有关此模型的更多基础细节，您可以参考…… 原始来源：Qwen 1.5 (4B) 描述。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：Qwen 1.5 (4B) 的主要设计用途是什么？

Qwen 1.5 (4B) 是一款精简的对话式人工智能模型，专为高效、高质量的自然语言交互而设计。它尤其适用于那些需要兼顾计算效率和连贯对话的应用场景，例如客户支持、虚拟助手和交互式媒体。

Q2：Qwen 1.5 (4B) 有多少个参数？

它具有 40 亿个参数，这种设计选择在强大的语言理解和生成能力与实际部署的优化资源利用之间取得了最佳平衡。

Q3：Qwen 1.5 (4B) 与更大型的语言模型相比如何？

Qwen 1.5 (4B) 相比规模更大的模型，提供了一种资源利用率更高、成本更低的替代方案，同时仍能保持较高的对话质量。它尤其适用于对计算成本和推理速度要求较高的应用环境。

Q4：该模型的主要应用或用例是什么？

它的主要应用包括客户支持自动化、部署为虚拟个人助理、集成到互动媒体和游戏体验中，以及在各个行业中高效地生成和总结内容。

Q5：提高 Qwen 1.5 (4B) 交互质量的最佳方法是什么？

要最大限度地提高交互质量，需要精心设计清晰简洁的提示，利用具体数据和用户反馈不断进行微调，并针对不同的对话场景和特定领域的要求对模型进行广泛的定制。

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