Dieses Modell ist veraltet. Wir messen die Leistung nur noch für die Standard-Workload mit 10.000 Eingabe-Tokens. Ergebnisse für andere Workloads sind historische Daten und werden nicht mehr aktualisiert.

Alibaba hat eine neuere Version veröffentlicht: Qwen3 235B A22B. Wir empfehlen, diese als Alternative in Betracht zu ziehen.

Alibaba

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Open weights model

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Released September 2024

Qwen2.5 Instruct 72B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

* Geschätzt

Geschwindigkeit

27.6

Ausgabetokens pro Sekunde

Kosten

Eingabe 0,475 $Ausgabe 0,495 $

k. A.

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

Qwen2.5 Instruct 72B zählt bei der Intelligenz zu den führenden Modellen, ist aber etwas teuer im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell unterstützt Text als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 131k Tokens.

Qwen2.5 Instruct 72B erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 8 und liegt damit deutlich über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 7).

Der Preis für Qwen2.5 Instruct 72B beträgt $0.47 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas teuer; Median: $0.45) und $0.49 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $0.72).

Mit 28 Tokens pro Sekunde ist Qwen2.5 Instruct 72B auffallend langsam (Median: 70).

Reasoning	Nein Diese Seite zeigt die Version dieses Modells ohne Reasoning. Möglicherweise gibt es auch eine Reasoning-Variante.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	131k ~197 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter	72B
Lizenz	Qwen License Agreement
Modellgewichte	Hugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 incorporates 10 evaluations: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 includes: AA-Briefcase v1.1, GDPval-AA v2.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, SciCode, Humanity's Last Exam, GDP.pdf, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR v1.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

No publicly available API

Estimate (independent evaluation forthcoming)

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Benchmarks

Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1Updated

Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000

AA-Omniscience Accuracy

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination Rate

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

GDPval-AA v2.1Updated

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Humanity's Last Exam

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

AA-LCR v1.1

Long context reasoning

SciCodeUnder review

Coding

CritPtUnder review

Physics reasoning

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 1.1New

Agentic software engineering in open-source repositories

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AA

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

No publicly available API

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Der Openness Index bewertet die Offenheit von Modellen auf einer normierten Skala von 0 bis 100 (höher bedeutet offener)

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average decode time (minutes) per Intelligence Index task · Excludes TTFT and overhead time · Lower is better

The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antwort-Token · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better

Seconds to receive a 500 token response. Key components:

Input time: Time to receive the first response token
Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API or the median across providers where a first-party API is not available.

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Comparison between total model parameters and parameters active during inference (billions)

The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Qwen2.5 Instruct 72B

Qwen2.5 Instruct 72B wurde am 19. September 2024 veröffentlicht.

Qwen2.5 Instruct 72B wurde von Alibaba entwickelt.

Qwen2.5 Instruct 72B erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen geschätzten Wert von 8 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe deutlich über dem Durchschnitt (Median: 7).

Qwen2.5 Instruct 72B erzeugt Ausgaben mit 27.6 Tokens pro Sekunde (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist unter dem Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 69.5 Tokens/s).

Qwen2.5 Instruct 72B hat eine Zeit bis zum ersten Token (TTFT) von 4.13 s (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist am oberen Ende im Vergleich zu anderen Modellen ohne Reasoning mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 1.89 s).

Qwen2.5 Instruct 72B kostet $0.47 pro 1 Mio. Eingabetokens (etwas höher als der Durchschnitt; Median: $0.45) und $0.49 pro 1 Mio. Ausgabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $0.72). Die Angaben basieren auf dem Median aller Anbieter, die das Modell bereitstellen.

Qwen2.5 Instruct 72B kostet $0.47 pro 1 Mio. Eingabetokens und $0.49 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.48 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Nein, Qwen2.5 Instruct 72B ist kein Reasoning-Modell. Es antwortet direkt, ohne längeres Chain-of-Thought-Reasoning.

Qwen2.5 Instruct 72B unterstützt Text als Eingabe.

Qwen2.5 Instruct 72B unterstützt Text als Ausgabe.

Nein, Qwen2.5 Instruct 72B unterstützt keine Bildeingaben. Es kann nur Text verarbeiten.

Nein, Qwen2.5 Instruct 72B ist nicht multimodal. Es unterstützt nur Text als Eingabe.

Qwen2.5 Instruct 72B hat ein Kontextfenster von 130k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Qwen2.5 Instruct 72B hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

Qwen2.5 Instruct 72B hat 72 Milliarden Parameter.

Qwen2.5 Instruct 72B wird unter der Lizenz Qwen License Agreement veröffentlicht. Die kommerzielle Nutzung ist mit Einschränkungen erlaubt. Lizenz anzeigen

Qwen2.5 Instruct 72B erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 8. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Ja, Qwen2.5 Instruct 72B ist über 2 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Qwen2.5 Instruct 72B ist über 2 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Qwen2.5 Instruct 72B: Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

39 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Wert

Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Geschwindigkeit

Ausgabegeschwindigkeit

Output Speed

Model Performance Representation

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Latenz

Latenz: Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

End-to-End Response Time

Model Performance Representation

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Modellgröße: Gesamtparameter und aktive Parameter

Total Parameters

Active Parameters at Inference Time

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Qwen2.5 Instruct 72B veröffentlicht?

Wer hat Qwen2.5 Instruct 72B entwickelt?

Wie intelligent ist Qwen2.5 Instruct 72B?

Wie schnell ist Qwen2.5 Instruct 72B?

Wie hoch ist die Latenz von Qwen2.5 Instruct 72B?

Wie viel kostet Qwen2.5 Instruct 72B?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Qwen2.5 Instruct 72B?

Ist Qwen2.5 Instruct 72B ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Qwen2.5 Instruct 72B?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Qwen2.5 Instruct 72B?

Kann Qwen2.5 Instruct 72B Bilder verarbeiten?

Ist Qwen2.5 Instruct 72B multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Qwen2.5 Instruct 72B?

Hat Qwen2.5 Instruct 72B offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Qwen2.5 Instruct 72B?

Unter welcher Lizenz steht Qwen2.5 Instruct 72B?

Wie schneidet Qwen2.5 Instruct 72B in Benchmarks ab?

Ist Qwen2.5 Instruct 72B über eine API verfügbar?

Wo kann ich Qwen2.5 Instruct 72B verwenden?