中文性能全面超越GPT-4！阿里发布通义千问2.5，登顶中文最强大模型_阿里gpt通义千问

在人工智能领域，阿里云的通义千问大模型以其卓越的性能和开源策略，正逐渐成为中文语境下的强大工具。以下是对阿里云通义千问大模型的深度解析，以及其在开源社区中的重要地位和实际应用的综述。

阿里云放大招，成为最强中文大模型！

阿里云通义千问（Qwen）大模型自发布以来，便以其出色的性能和不断的迭代升级，赢得了业界的广泛关注。在闭源和开源领域，通义千问均展现出了令人满意的成果。特别值得一提的是，通义千问2.5模型在中文场景下的表现已经超越了GPT-4 Turbo，是目前最强的中文大模型。

性能提升与模型迭代

通义千问2.5模型在理解能力、逻辑推理、指令遵循和代码能力方面相较于前序版本通义千问2.1分别提升了9%、16%、19%、10%。在权威大模型评测基准平台OpenCompass上，通义千问2.5的得分追平了GPT-4 Turbo，这标志着国产大模型首次在该基准上取得如此出色的成绩。

外国网友惊呼：通义千问开源真香！

通义千问的实战效果同样令人印象深刻。无论是在处理文档、音视频理解还是智能编码方面，通义千问均展现出了其强大的能力。

在近期的 HuggingFace 开源大型语言模型排行榜 Open LLM Leaderboard 中，我们发现，Qwen1.5-110B 已经跃居首位，其性能甚至超过了 Llama-3-70B，足以证明证明通义开源大模型在业界的最强竞争力。

作为国产大模型代表，通义千问也收获了诸多国外网友的好评。比如这位越南网友表示：在我们的VMLU（零样本）内部评估中，通义千问7B模型的能力，已经非常接近GPT-3.5。

开源越来越落后？不！

阿里云通义千问的开源策略，使其成为了开发者和企业真正用得上的大模型。开源不仅促进了技术的共享和创新，还为整个产业乃至每个企业的创新性开发带来了至关重要的影响。

开源布局与社区支持

通义千问系列模型的开源节奏紧凑，自去年8月以来，沿着“多模态、全尺寸”开源的路线，已经推出了多款不同参数规格的开源模型，覆盖了从5亿到1100亿参数的全范围，为开发者和企业提供了丰富的选择。在Hugging Face等开源社区，通义千问系列模型的累计下载量已超过700万，成为了社区中的热门选择。

实际效果与客户合作

目前，通义大模型已经通过阿里云服务超9万企业，模型下载量高达700万，已经在天文观测、教育、医疗等多个领域实现落地应用。比如，中国科学院国家天文台基于通义千问开源模型开发的“星语3.0”大模型，标志着中国大模型首次应用于天文观测领域。

开源模型的社会影响

相比使用闭源大模型的，开源大模型的可玩性更高，生态更大，使用开源大模型私有化部署性价比更高，对于要求数据安全、保密性的企业，选择开源大模型也是最优解，这样可以保证自己的数据安全性。

结语

阿里云通义千问大模型的发展历程，是国产AI技术厚积薄发的典型代表。其在中文语境下的卓越性能，以及坚定的开源策略，不仅推动了技术的进步，也为开发者和企业带来了实实在在的价值。随着通义千问2.5的发布，我们有理由相信，国产大模型将在未来的AI领域扮演更加重要的角色。