Qwen 2.5 7B API 提供商：開發者的三大首選

重點摘要

Qwen 2.5 7B 是一款高效能的開源語言模型。
全精度 (FP16) 推理約需 17.18 GB 視訊記憶體；微調可超過 92 GB。
本地執行需要高階 GPU，對大多數團隊而言部署成本高昂。
Novita AI、nCompass 和 Nineteen AI 皆支援 Qwen 2.5 7B 存取。

邀請朋友加入 Novita AI，你們雙方都可獲得 $10 的 LLM API 額度——最高可累積 $500 總獎勵。

為支援開發者社群，Qwen2.5-7B、Qwen 3 0.6B、Qwen 3 1.7B、Qwen 3 4B 目前在 Novita AI 上免費提供。

Qwen 2.5 7B 是一款強大的 7B 參數模型，專為高品質語言生成而設計。雖然其效能令人印象深刻，但硬體需求對許多團隊來說是一大障礙。透過可靠的第三方 API 提供商（如 Novita AI、nCompass 和 Nineteen AI），開發者可以在數秒內部署並擴展 Qwen 2.5 7B——無需設定高階 GPU。

什麼是 Qwen 2.5 7B？

Qwen 2.5 7B 基準測試

Qwen 2.5 7B 硬體需求

**精度 **	** 推論所需約略 VRAM**
FP32	32.26GB
FP16	17.18GB
**精度 **	** 微調所需約略 VRAM**
FP16	92.57GB

為什麼要使用 API 存取 Qwen 2.5 7B？

Qwen 2.5 7B 效能出色，但其硬體需求可能令人卻步。在 FP16 精度下，推論通常需要 17.18 GB 的 VRAM，而微調則可能高達 92.57 GB。在本地部署模型通常需要高階 GPU（如 A100 或 RTX 4090），這些資源超出了大多數開發者和團隊的能力範圍。API 存取提供了一個實用替代方案，能立即獲得運算資源，無需前期基礎設施成本或營運複雜度。

API 存取的優勢

⚙️ **自動化 ** 自動化任務，減少人工操作，提升效率。	🧩 ** 整合 ** 連接系統，打造無縫體驗。	📈 ** 可擴展性 ** 輕鬆擴展，無需大規模改動。	💡 ** 創新** 更快、更便宜、更聰明地建構解決方案。

比較：API 與其他部署方式

如何選擇 API 提供商（5 項指標）

最大輸出：每次回應允許的 token 數越多越好。
越高越好

輸入成本：每百萬輸入 token 的成本。
越低越好

輸出成本：每百萬輸出 token 的成本。
越低越好

延遲：從發送請求到收到第一個字節的時間。
越低越好

吞吐量：API 每秒能處理的請求數量。
越高越好

Qwen 2.5 7B 的三大 API 提供商

1. Novita AI

Novita AI 是一個對開發者友善的雲端平台，透過簡單的 API 實現 AI 模型快速部署，並以經濟實惠且可靠的 GPU 基礎設施為後盾。 平台預先整合了 DeepSeek V3、DeepSeek R1、LLaMA 3.3 70B 等多模態模型，開發者無需任何設定即可立即開始使用。Novita 專有的最佳化技術進一步將推理成本降低 30%–50%（與主要提供商相比），使其在擴展 AI 應用時既高效又具成本效益。

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如何透過 Novita API 存取 Qwen 2.5 7B？

您可以開始免費試用，探索所選模型的功能。安裝後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是針對 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "qwen/qwq-32b"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

2.nCompass

nCompass Technologies 是 AI 基礎設施最佳化領域的新興領導者，提供先進的解決方案，以應對大規模 AI 推理日益增長的效能與成本挑戰。透過開發自訂 GPU kernel 和服務軟體，nCompass 使企業能夠在更少的 GPU 上維持高品質服務——大幅降低硬體成本，同時不犧牲速度或可擴展性。

如何透過 nCompass 存取 Qwen 2.5 7B？

from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ncompass.tech/v1",
    api_key="YOUR_API_KEY",
)
 
completion = client.chat.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)
 
print(completion.choices[0].message)

3.Nineteen AI

Nineteen AI 專注於推理服務，提供便捷的管道存取頂尖開源 LLM、圖像生成模型（包括在 Subnet 19 資料集上訓練的模型）以及一系列專用模型（如 embeddings）。我們還開發並開源了自訂的工作流程（例如頭像生成），以支援快速且靈活的 AI 開發。

如何透過 Nineteen AI 存取 Qwen 2.5 7B？

import json
import contextlib
import requests

url = "https://api.nineteen.ai/v1/chat/completions"

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_NINETEEN_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "messages": [],
    "model": "chat-qwen-2-5-7b",
    "temperature": 0.5,
    "max_tokens": 500,
    "top_p": 0.5,
    "stream": True
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
if response.status_code != 200:
    raise Exception(response.text)

for x in response.content.decode().split("\
"):
    if not x:
        continue
    with contextlib.suppress(Exception):
        print(json.loads(x.split("data: ")[1].strip())["choices"][0]["delta"]["content"], end="", flush=True)

對於希望將 Qwen 2.5 7B 高效整合到開發棧中的開發者而言，基於 API 的存取是最實用的選擇。它消除了基礎設施負擔，降低了成本，並簡化了擴展流程。無論您是建構聊天機器人、嵌入功能還是創意應用，第三方 API 都能讓您快速上手——效能與本地部署相當。

常見問題

Qwen 2.5 7B 需要多少 VRAM？

推論（FP16）約需 ~17.18 GB；微調最高需要 92.57 GB。

為什麼要使用 API 而不是本地執行？

API 消除了昂貴 GPU 的需求，提供即時存取，且更容易擴展。

哪些提供商支援 Qwen 2.5 7B？

Novita AI、nCompass Technologies、Nineteen AI 以及其他提供商。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供透過簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端，用於建置和擴展。

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