Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — это инструкционно дообученная языковая модель с 7 млрд параметров, оптимизированная для задач, связанных с кодом: генерации, логического рассуждения и исправления ошибок. Построена на архитектуре Qwen2.5, включает улучшения, такие как RoPE, SwiGLU, RMSNorm и механизм внимания GQA, поддерживает контексты до 128 тыс. токенов благодаря экстраполяции на основе YaRN. Обучена на большом корпусе исходного кода, синтетических данных и данных, связывающих текст и код, что обеспечивает стабильную высокую производительность для разных языков программирования и в автоматизированных процессах разработки. Модель входит в семейство Qwen2.5-Coder и отлично совместима с такими инструментами, как vLLM, для эффективного развёртывания. Выпущена под лицензией Apache 2.0.
