模型

Qwen2.5-72B-Instruct

API+本地 开源 可商用
阿里通义千问 · Qwen2.5 · Apache-2.0 · 72.7B · 上下文 128K
能做什么
聊天问答编程开发逻辑推理长文档分析数学推理
部署门槛
多卡
≥ 42GB
API 价格
$0.38 /百万
输入/标准档 · 全站比价 →
上下文
128K
token 窗口
参数
72.7B
Qwen2.5

01基础参数

参数规模
72.7B
上下文窗口
128K
输入模态
text / code / vision
可生成
text
模型系列
Qwen2.5
开源许可
Apache-2.0
主要语言
multi

02推荐部署方案

推荐 Q4_K_M ollama/vllm

03部署门槛详情

硬件等级 多卡 · 最低显存 42GB

04Benchmark 评测

待补充

05适用场景

✓ 适用
需要强推理的编程与数学任务、长文档分析与多语言对话
✗ 不适用
图像生成、视频生成、语音合成

06部署与限制

⚙ 本地部署建议
建议使用FP4量化部署,约需42GB显存,需多卡环境。全精度BF16需约145GB显存,推荐使用vLLM框架进行部署优化。
⚠ 已知限制
本地部署硬件要求高,长上下文场景需启用YaRN技术且可能影响短文本性能。上下文长度官方标注128K,部分平台限制为32K。

07详细介绍

Qwen2.5-72B-Instruct 是阿里云通义千问团队于2024年9月发布的稠密架构大语言模型,拥有727亿参数,支持高达128K的上下文长度,并覆盖29种以上语言。该模型在Qwen2基础上显著增强了代码与数学推理能力,同时在指令遵循、结构化数据理解(如表格)和JSON等结构化输出方面也有大幅提升。

该模型适合需要复杂推理、长文本分析和多语言对话的场景,尤其在编程开发、数学解题、长文档分析以及Agent工作流中表现出色。模型采用Apache-2.0许可,支持商业应用(需注意月活用户超1亿时需另行授权)。部署方面,由于模型规模较大,建议使用多卡环境,可借助FP4量化将显存需求压缩至约42GB以降低门槛。

OpenRouter Provider 比价

共 2 家 provider(2026-06-30 采集),按输入价升序:

Provider输入(USD/1M)输出(USD/1M)量化上下文
DeepInfra0.360.4fp832768
Novita0.380.4bf1632K

代表价(满血最低):Novita 输入 0.38 / 输出 0.4 USD/1M。按 provider 选择可进一步降本。

08官方资源

09API 定价 全站比价 →

标准 输入 0.38 / 输出 0.4 USD/百万token
预算估算器
USD ≈ 可输入 百万 token

10部署教程

Linux 用 vLLM 部署 Qwen2.5-72B(高并发)

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