Qwen2.5-0.5B-Instruct
Qwen2.5系列最小档位0.5B通用指令模型，官方定位端侧与极受限资源场景；本站按通用文本生成收录。
最后核实：
https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct特点与限制
主要特点
- 官方卡标注总参数0.49B、非嵌入参数0.36B，24层、GQA 14/2
- 官方卡标注上下文32,768 tokens、生成8192 tokens
- 官方称支持超过29种语言
- 官方博客标注2024年9月发布
使用边界
- 官方卡仅标注32,768 tokens上下文，未提供该尺寸的长文本扩展（YaRN）说明；系列介绍中的128K表述不适用于按该卡片使用。
- 官方模型卡本身不含评测数值，本条目评测来自Qwen2.5技术报告表格，且报告未披露完整评测配置。
- 0.5B档位知识、数学与指令跟随成绩均较低，不适合复杂推理或代码任务。
- 本站未复现评测或部署。
模型信息
- 家族与版本
- Qwen / 2.5
- 输入与输出
- 文本 → 文本
- 公开参数规模
- 0.49B（以以下来源口径为准）
- 激活 / 有效参数
- 未提供 / 未提供
- 参数口径
- 官方模型卡标注总参数0.49B、非嵌入参数0.36B（24层，GQA 14 Q/2 KV，词嵌入绑定）；HF权重元数据safetensors张量参数和为494,032,768（约0.49B）。官方未另列激活或有效参数口径。 参数来源
- 原生上下文
- 32,768 tokens
- 扩展上下文
- 未提供
- 语言声明
- 多语言（官方卡称支持超过29种语言，含中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文、韩文、越南文、泰文、阿拉伯文等；Hub卡片元数据仅标注en）；语言支持不代表对应语言的评测水平。
- 权重许可
- Apache-2.0
- 代码许可
- 未核实
- 训练资料
- 官方卡与博客提供训练与后训练概述，称代码与数学能力提升来自领域专家模型；未提供完整可复核的逐样本训练集清单。
能力依据
模型变体：指令版；家族与版本：Qwen / 2.5
文本生成
MMLU-Pro · accuracy15%MMLU-Pro · enMATH · accuracy34.4%MATH · enGSM8K · accuracy49.6%GSM8K · en查看评估与来源收起补充信息
文本生成
MMLU-Pro · accuracy15%MMLU-Pro · en
MATH · accuracy34.4%MATH · en
GSM8K · accuracy49.6%GSM8K · en
极低资源文本生成候选：官方技术报告表10列出MMLU-Pro 15.0、MATH 34.4、GSM8K 49.6与IFEval 27.9，较前代0.5B全面提升但整体水平有限；均为发布方自报。
已有依据支持
- 报告在同一表内并列前代Qwen2-0.5B对照，档位提升可直接查看。
- 覆盖知识、数学（MATH与GSM8K）与指令跟随（IFEval）三类指标。
证据限制
- 全部成绩为该尺寸下的低分区间，不适合复杂推理、数学或长文任务。
- 报告未披露few-shot、提示模板与评测实现等完整配置，不能与外部榜单直接横比。
- 英文基准不能直接代表中文表现。
- 本站未复现任何一项基准。
MMLU-Pro · accuracy
15%官方报告 · Qwen Team（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen2.5-0.5B-Instruct / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MMLU-Pro / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 报告未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；Qwen2.5技术报告（arXiv:2412.15115v2）表10指令模型评测的Qwen2.5-0.5B列（该表并列Qwen2与Qwen2.5的0.5B/1.5B档位）；报告正文称Qwen2.5-0.5B-Instruct。报告未披露few-shot、提示模板、采样与输出长度等完整配置；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen2-5-0-5b-instruct-qwen25-report-t10
- 来源
- https://arxiv.org/html/2412.15115v2
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；少量引用Qwen2.5技术报告中的评测事实；报告与评测结果的再分发许可未由权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：报告未披露可复现比较所需的模型revision、运行时与完整提示、生成配置；保留原始报告口径，不与其他记录排名。
MATH · accuracy
34.4%官方报告 · Qwen Team（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen2.5-0.5B-Instruct / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- MATH / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 报告未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；Qwen2.5技术报告（arXiv:2412.15115v2）表10指令模型评测的Qwen2.5-0.5B列，MATH为34.4。报告未披露few-shot、提示模板与解码等完整配置；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen2-5-0-5b-instruct-qwen25-report-t10
- 来源
- https://arxiv.org/html/2412.15115v2
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；少量引用Qwen2.5技术报告中的评测事实；报告与评测结果的再分发许可未由权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：报告未披露可复现比较所需的模型revision、运行时与完整提示、生成配置；保留原始报告口径，不与其他记录排名。
GSM8K · accuracy
49.6%官方报告 · Qwen Team（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen2.5-0.5B-Instruct / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- GSM8K / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 报告未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；Qwen2.5技术报告（arXiv:2412.15115v2）表10指令模型评测的Qwen2.5-0.5B列，GSM8K为49.6。报告未披露few-shot、提示模板与解码等完整配置；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen2-5-0-5b-instruct-qwen25-report-t10
- 来源
- https://arxiv.org/html/2412.15115v2
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；少量引用Qwen2.5技术报告中的评测事实；报告与评测结果的再分发许可未由权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：报告未披露可复现比较所需的模型revision、运行时与完整提示、生成配置；保留原始报告口径，不与其他记录排名。
IFEval · accuracy
27.9%官方报告 · Qwen Team（模型发布方自报）官方自测
展开评测条件与来源
- 模型标识 / 修订
- Qwen2.5-0.5B-Instruct / 未提供
- 思考模式
- 不适用
- 量化 / 运行时
- 未提供 / 未提供
- 数据集 / 划分
- IFEval / 未提供
- 基准 / 报告版本
- 报告未注明数据版本
- Few-shot / 输出上限
- 未提供 / 未提供 tokens
- 提示模板 / 设置
- 未提供；Qwen2.5技术报告（arXiv:2412.15115v2）表10指令模型评测的Qwen2.5-0.5B列，IFEval为27.9。报告未披露评测实现（如strict/loose口径）与提示配置；本站未复现。
- 评测日期 / 核实日期
- 未提供 / 2026-10-17
- 评测身份
- 官方自测
- 来源标识 / 评测批次
- qwen-team / qwen2-5-0-5b-instruct-qwen25-report-t10
- 来源
- https://arxiv.org/html/2412.15115v2
- 来源使用说明
- 引用来源；许可：未提供；少量引用Qwen2.5技术报告中的评测事实；报告与评测结果的再分发许可未由权重Apache-2.0许可自动覆盖。 查看说明
- 比较状态
- 不可比：报告未披露可复现比较所需的模型revision、运行时与完整提示、生成配置；保留原始报告口径，不与其他记录排名。
运行条件与获取
Transformers
系统支持未提供 · Safetensors · 未指定量化
官方支持；本站尚未进行推理验证。
硬件：未核实。本站未实测；内存、显存和速度取决于精度、输入长度、运行时与硬件，不从参数量或文件体积推算资源保证。
内存：未核实；显存：未核实。
依赖：transformers（官方建议使用最新版；低于4.37.0会报KeyError: 'qwen2'）、torch（官方示例使用torch_dtype与device_map）。
STEP 01 准备推理环境
官方卡要求使用最新版transformers，并提示低于4.37.0会出现KeyError: 'qwen2'；模型卡未给出安装命令，命令留空。本站未执行安装。
STEP 02 加载模型并生成
按官方卡示例用AutoModelForCausalLM与AutoTokenizer加载Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct，apply_chat_template组织多轮对话，示例max_new_tokens=512。本站未下载权重或执行模型。