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原標題：Qwen2.5更新百萬超長上下文，推理速度4.3倍加速，網友：RAG要過時了
關鍵字：上下文,模型,任務,文本,代碼
文章來源：量子位
內容字數：0字

內容摘要：

魚羊 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI國產大模型，最近有點卷。
這不，剛在寫代碼這事兒上刷新SOTA，Qwen2.5系列又雙叒突然更新了——
一口氣讀三本《三體》不費事，并且45秒左右就能完整總結出這69萬token的主要內容，be like：
還真不是糊弄事兒，“大海撈針”實驗顯示，這個全新的Qwen2.5-Turbo在100萬token上下文中有全綠的表現。
也就是說，這100萬上下文里，有細節Qwen2.5-Turbo是真能100%捕捉到。
沒錯，Qwen2.5系列新成員Qwen2.5-Turbo，這回主打的就是支持超長上下文，并且把性價比卷出了花兒：
上下文長度從128k擴展到1M，相當于100萬個英文單詞或150萬個漢字，也就是10部長篇小說、150小時語音記錄、30000行代碼的量。
更快的推理速度：基于稀疏注意力機制，處理百萬上下文時，首字返回時間從4.9分鐘降低到了68秒，實現了4.3倍加速。
關鍵是還便宜：0.3元/1M tokens。這意味著，在相同成本下，Qwen2.5-Turbo可以處理的token數量是GPT-4o-mini的3.6倍。
看到這波更

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