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qwen.chat

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以下是关于 Qwen 的相关信息：

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References

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

5.文心一言4.0(网页版)百度18.GPT3.5-Turbo6.智谱清言清华&智谱AI官方网页版产品【智谱清言】19.Qwen-14B-ChatOPPO小范围内测API版本7.AndesGPTOPPO20.Baichuan2-13B-Chat百川智能8.Moonshot(KimiChat)月之暗面搭载Moonshot的网页版本【KimiChat】21.XVERSE-13B-2-Chat元象科技9.Qwen-72B-Chat阿里巴巴开源的72B的Chat版本22.讯飞星火V3.0出门问问官方发布的API版本10.序列猴子23.Minimax(应事)11.Yi-34B-Chat零一万物开源的34B的Chat版本24.ChatGLM3-6B12.PCI-TransGPT佳都科技小范围内测API版本360智脑的API升级版本Pro模型25.Chinese-Alpaca2-13B26.Llama_2_13B_Chat Meta机构简介阿里巴巴官方公开发布的API版本：qwen-max-longcontextAnthropic官方发布的API 2.0版本字节跳动官方网页版产品【豆包】Google官方发布的API版本Gemini-pro

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月28日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🎉大年三十发模型：Qwen2.5-Max通义千问推出的大型专家模型（MoE），通过SFT和RLHF策略后训练，性能与顶尖模型竞争。在多个基准测试（Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQA-Diamond）中超越了DeepSeek V3。引发了AI社区对大规模专家模型的高度关注。🔗Blog:[https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/](https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/)🔗Qwen Chat:[https://chat.qwenlm.ai](https://chat.qwenlm.ai)（选择Qwen2.5-Max模型）🔗API:[https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/first-api-call-to-qwen?spm=a2c63.p38356.help-menu-2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE](https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/getting-started/first-api-call-to-qwen?spm=a2c63.p38356.help-menu-2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE)🔗HF Demo:[https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo](https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo)2⃣️🖼️阿里云发布Qwen2.5-VL：新一代视觉语言模型

XiaoHu.AI日报

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chat gpt
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型。 它的工作原理是：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 其在生成文本方面表现出色，结果通常接近人类所产生的。但在它可以使用外部工具之前，仅仅从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API，可利用它构建自己的应用来做多种事情，如起草邮件、写代码、回答文档相关问题、创建会话代理、提供软件自然语言接口、辅导学科、语言翻译、假扮角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3 等插件。GPT4 的 PLUS 套餐收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证。
2025-03-30
chatgpt4.5的使用方法
以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法： 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注，其可以免费体验，但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 ChatGPT 4.5，且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤，您可以参考相关文章，如作者为 JessieZTalk 的亲测文章（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g ）。
2025-03-28
deepseek与chatgpt的区别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别： 1. 在 App Store 排名方面，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上，DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一，且开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面，跳过了监督微调进行训练，且发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 5. 影响方面，DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，Meta 内部对其出色表现感到震惊，其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战，导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望，开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权，AI 编程效率提升、门槛降低，创作能力不断提升，催生更多可消费内容形式。 此外，ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框，形成单线程任务，而 flowith 跳出单一聊天框，用画布和节点构建多线程思维流，更适用于深度内容生成，其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成，优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务，涵盖文字和图片生成，任务能有机组合形成同频任务流。
2025-03-27
deepseek与chatgpt之间的差别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下差别： 1. App Store 排名：DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与推广：DeepSeek 没有市场部和市场投放，依靠技术实力和口碑获得认可；而 ChatGPT 可能有不同的推广策略。 3. 性能与成本：DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新：DeepSeek R1 开源让行业认知拉齐，得到尊重和喜爱；ChatGPT 可能在开源方面有所不同。 5. 创新模型：DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）训练，且发现模型思考能力可自我涌现。 6. 影响：DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，挑战英伟达市场地位；ChatGPT 也有其自身的影响。 此外，游戏科学创始人冯骥称 DeepSeek 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。相关报道还指出 DeepSeek R1 在美国 App Store 夺冠，成为开源 AI 领域的领军者。
2025-03-27
本地用Ollama部署模型，使用哪个ChatBox客户端好？
目前在本地使用 Ollama 部署模型时，没有特别突出或被广泛推荐的特定 ChatBox 客户端。不同的客户端可能在功能、界面和兼容性方面存在差异，您可以根据自己的需求和使用习惯进行选择和尝试。常见的一些客户端包括但不限于 Web 端的简单界面工具，或者一些具有特定功能扩展的桌面应用程序。但具体哪个最适合您，还需要您亲自测试和评估。
2025-03-27
chatgpt是什么
ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但其智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，可省去很多日后的注册流程。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 从 OpenAI 的官网可知，2022 年宣发时称 ChatGPT 是一种模型，而在官网的帮助页面中称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2025-03-27
Qwen 多模态模型哪一个最顶？
目前阿里发布的 Qwen 多模态模型中，Qwen2.5VL 较为突出。它可处理长达数小时的视频，并在电脑上执行自动化任务。提供 3B、7B、72B 三种规模，旗舰版对标 GPT4o、Claude 3.5 Sonnet。具备全文档解析能力，支持手写、表格、图表、化学公式等多场景识别，还可操作电脑或手机界面，执行自动化任务，如点击按钮、填表等。详情可参考：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/qwen25vl285cee 。此外，Qwen2.5Max 也是阿里通义千问的大型专家模型（MoE），基于 SFT 和 RLHF 策略训练，在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3，引发社区关注。更多体验方式包括支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等，详情可参考：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5max/ 、https://chat.qwenlm.ai 、https://alibabacloud.com/help/en/modelstudio/gettingstarted/firstapicalltoqwen?spm=a2c63.p38356.helpmenu2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE 、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5MaxDemo 。
2025-03-25
qwen
Qwen 2 已开源，具有以下特点和优势： 1. 提供 5 种尺寸的预训练和指令调整模型，包括 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 2. 除英语和中文外，还接受过另外 27 种语言的数据训练。 3. 在大量基准评估中表现出最先进的性能，代码和数学性能显著提高，全面超越 llama3。 4. 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen272BInstruct），72B 和 7B 可处理 128k 上下文，57BA14B 可处理 64k 上下文，0.5B 和 1.5B 可处理 32k 上下文。 5. 相比 2 月推出的通义千问 Qwen1.5，实现了整体性能的代际飞跃。在权威模型测评榜单 OpenCompass 中，此前开源的 Qwen1.5110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型，Qwen272B 整体性能相比 Qwen1.5110B 又取得了大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中，Qwen272B 获十几项世界冠军，超过美国的 Llama3。 Qwen2 系列模型的性能突破具有重要意义： 1. 在中国大模型领域，开源模型显示出超越最强闭源模型的势头。 2. 中国的开源大模型，从性能到生态都具备了媲美美国 Llama3 的能力。 通义千问大模型的持续优化和进步，主要依赖强大的大模型研发能力、领先的基础设施能力以及开源社区的充分支持。阿里云是全球唯一一家积极研发先进 AI 模型并且全方位开源的云计算厂商。 体验 Qwen2 系列模型的途径： 1. 已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，开发者可在魔搭社区体验、下载模型，或通过阿里云百炼平台调用模型 API。 2. Qwen272binstruct 模型已经上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，所有人都可以登录体验 Qwen2 的性能，或者选择 Qwen2 模型与其他大模型进行对比测评。测评地址：。Compass Arena 是由上海人工智能实验室和魔搭社区联合推出的大模型测评平台，集齐了国内主流的 20 多款大模型。 此外，玉宝搞过一个 LLM 的在线评估，里面可以看到国内各个闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可以和 QWEN2 对比，网址为：https://www.llmrank.cn/ 。除了美国 Llama 开源生态之外，通义千问已成为全球开发者的另一主流选项。
2025-03-10
Qwen 2.5 max 如何访问
Qwen 2.5 Max 可以通过以下方式访问： 1. 目前，Qwen 2.5 Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。 2. 同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen 2.5 Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 此外，您还可以通过以下链接获取更多相关信息：
2025-02-13
我想利用现有的20万条政务相关数据，基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型，该如何做，请给出具体实现流程，谢谢！
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程： 1. 数据准备：对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注，使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载：选择 qwen2.5 70B 大模型，并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署： 启动 OpenAI 兼容的 API 服务，根据硬件配置设置相关参数，如 tensorparallelsize（设置使用的 GPU 数量）、maxmodellen（定义最大输入序列长度）、maxnumbatchedtokens（设置 Chunked Prefill 的块大小）、maxnumseqs（限制并发处理的序列数量）。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互：可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互，对于更高级的使用方式，可以探索如之类的框架。 5. 模型训练：模型训练是一个复杂且计算量极大的过程，需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是，构建大模型是一个复杂的任务，需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中，可能会遇到各种问题，需要不断调试和优化。
2025-02-06
qwen2.5-max如何安装
Qwen2.5Max 的安装方式如下： 目前，Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，模型名称为 qwenmax20250125，企业和开发者都可通过阿里云百炼调用新模型 API。同时，也可以在全新的 Qwen Chat（https://chat.qwenlm.ai/）平台上使用 Qwen2.5Max，直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。 相关链接：
2025-01-30
怎么调用qwen？
要调用 qwen ，有以下几种情况和步骤： 1. 调用百炼“应用”： 创建一个百炼应用，假设命名为“苏苏”。 在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开config.json文件。 更改"model":"qwen"，并添加"qwen_access_key_id"、"qwen_access_key_secret"、"qwen_agent_key"、"qwen_app_id"四项配置。 配置项获取可参考视频教程： 图文教程及参考配置也有提供。 注意：需要“实名认证”后，这些key才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 2. 直接调用大模型： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开config.json文件。 以调用“qwenmax”模型为例，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 可参考视频教程： 图文教程及参考配置也有提供。 注意：需要“实名认证”后，这些key才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 3. 创建知识库应用并调用： 地址输入浏览器：http://这里替换为您宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后，点击应用并创建，选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件，等待处理，最后文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用，关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建，创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔，打开【终端】 依次粘贴并回车：cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt 等待执行完成。 到“文件”菜单中去执行，点击文件 找到 root，进入 root 文件夹，找到 chatgptonwechat 文件夹，并进入。
2025-01-20