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qwen

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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 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B。
  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(Qwen2-72B-Instruct),72B 和 7B 可处理 128k 上下文,57B-A14B 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 Qwen1.5-110B 已领先于文心 4.0 等一众中国闭源模型,Qwen2-72B 整体性能相比 Qwen1.5-110B 又取得了大幅提升。在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中,Qwen2-72B 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. Qwen2-72b-instruct 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:[https://opencompass.org.cn/arena]。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。

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References

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

5种尺寸的预训练和指令调整模型,包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B;(Qwen2-57B-A14B这个模型可以重点看看除英语和中文外,还接受过另外27种语言的数据训练;在大量基准评估中表现出最先进的性能;在大量基准评估中获得SOTA性能。代码和数学性能显著提高,全面超越llama3增大了上下文长度支持,最高达到128K tokens(Qwen2-72B-Instruct)。HF最新榜第一72B和7B可处理128k上下文57B-A14B可处理64k上下文0.5B和1.5B可处理32k上下文相比2月推出的通义千问Qwen1.5,Qwen2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Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型。刚刚开源的Qwen2-72B,整体性能相比Qwen1.5-110B又取得了大幅提升。(图说:在上海人工智能实验室推出的OpenCompass大模型测评榜单上,此前开源的Qwen1.5-110B已领先于文心4.0等一众中国闭源模型)通义千问Qwen2系列模型大幅提升了代码、数学、推理、指令遵循、多语言理解等能力。在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench等国际权威测评中,Qwen2-72B获十几项世界冠军,超过美国的Llama3。(图说:Qwen2-72B在十多个权威测评中获得冠军,超过美国的Llama3-70B模型)

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

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。五、如何看待Qwen2系列的性能突破?Qwen2的发布,标志着中国开源模型发展的两个重大进展: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。一年前,人们普遍认为开源模型和最领先的闭源模型之间存在相当大的代差,如今,开源模型用实力证明,开源模型正在变得越来越强。六、为什么要坚持开源开放?通义千问大模型的持续优化和进步,主要依赖三大能力: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。来自开源社区源源不断的开发者反馈,一直在帮助研发团队迭代技术、优化模型。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。2023年8月,阿里云成为国内首个宣布开源自研模型的科技企业,推出通义千问第一代开源模型Qwen;2024年2月,1.5代开源模型Qwen1.5发布;不到4个月后,Qwen2开源。不到一年时间,通义先后开源数十款不同尺寸的模型,包括大语言模型、多模态模型、混合专家模型、代码大模型。开源频率和速度全球无二,模型的性能也随着版本迭代而肉眼可见地进化,从Qwen-72B开始,逐渐步入全球大模型竞争的核心腹地,在权威榜单多次创造中国大模型的“首次”。

Qwen 2开源了 模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型

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https://www.llmrank.cn/2023年8月起,通义千问密集推出Qwen、Qwen1.5、Qwen2三代开源模型,实现了全尺寸、全模态开源。不到一年时间,通义开源大模型性能不断突破,Qwen系列的72B、110B模型多次登顶HuggingFace的Open LLM Leaderboard开源模型榜单。(图说:HuggingFace的开源大模型排行榜Open LLM Leaderboard是目前大模型领域最具权威性的榜单,收录了全球上百个开源大模型的性能测试结果,Qwen-72B和Qwen1.5-110B都曾登顶这一榜单)二、在哪里可以体验Qwen2系列模型?Qwen2系列已上线魔搭社区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。同时,Qwen2-72b-instruct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([https://opencompass.org.cn/arena](https://opencompass.org.cn/arena))。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,包括阿里通义千问、百度文心一言、腾讯混元、讯飞星火、字节跳动豆包、智谱AI、百川智能、零一万物、月之暗面等等,用户可在平台选择大模型的两两“对战”,实名或匿名对战皆可。

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通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
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.chat
以下是关于 Qwen 的相关信息: 2023 年度中文大模型基准测评报告中提到了 Qwen 的相关模型,如 Qwen14BChat、Qwen72BChat。 1 月 28 日的 Xiaohu.AI 日报中,大年三十发布了 Qwen2.5Max 模型,这是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。相关链接包括: Blog: Qwen Chat: (选择 Qwen2.5Max 模型) API: HF Demo: 1 月 28 日的 Xiaohu.AI 日报中还提到阿里云发布了 Qwen2.5VL:新一代视觉语言模型。
2025-02-21
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