第二代Qwen大模型发布，阿里巴巴一口气开源了30个不同参数规模的模型_qwen1.5

关于Qwen-1.5系列更多信息参考DataLearnerAI原文：

重磅！第二代通义千问大模型开源，阿里巴巴一口气开源了30个不同参数规模的模型，其中Qwen1.5-72B仅次于GPT-4.​www.datalearner.com/blog/1051707149237037​编辑https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.datalearner.com/blog/1051707149237037

这里我们简单总结一下这个模型的特点，更多信息参考原文了。首先Qwen-1.5应该是原计划的Qwen2-Beta版本。在此前各个开源社区提交的信息也都是Qwen2-Beta命名。但是现在出来的Qwen-1.5与Qwen2-Beta在评测结果上是差不多的，所以这里的Qwen1.5应该就是Qwen2-Beta改名的结果。

这次阿里发布的模型应该有30个，数量非常多包含6个不同参数规模的版本，分别是5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿。相比较第一代，增加了5亿规模版本和40亿参数规模版本。

而这6个不同参数规模版本的模型，每一个都开源了基础预训练版本、聊天优化版本、Int4量化、Int8量化以及AWQ版本，所以相当于每一个参数规模的模型都有5个版本，因此一共发布了30个版本的模型！

Qwen1.5系列模型的特点总结如下：

• 有6个不同参数模型版本（0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B 和 72B），最小的仅5亿参数，最大的有720亿参数；
• 聊天优化版本的模型相比较第一代模型有明显的进步，其中720亿参数的Qwen1.5-72B在MT-Bench得分仅次于GPT-4；
• 基座版本和聊天版本在多语言方面的能力得到增强，包括中英文在内，共支持12种语言（如日语、俄语、法语西班牙语等）；
• 所有版本模型最高支持32K的长上下文输入；
• 支持系统提示，可以完成Roleplay；
• 生态完善，发布即支持vLLM、SGLang等推理加速框架；
• 支持不同的量化框架；
• 月活1亿以下直接商用授权，月活1亿以上商用需要获取授权；

但是，需要注意的是最大的版本Qwen1.5-72B的版本，相比较第一代模型在常规的评测上提升很小：

接下来我们看几个实测例子：

结果如下：

这几个问题回答得实在是有点不太好，不过，这些问题本身也很有难度，GPT-4的回答效果也一般。

下图是一个常规的json提取，效果还可以：

关于Qwen-1.5系列更多介绍参考原文：重磅！第二代通义千问大模型开源，阿里巴巴一口气开源了30个不同参数规模的模型，其中Qwen1.5-72B仅次于GPT-4. | 数据学习者官方网站(Datalearner)