通义千问开源千亿级参数模型

通义千问开源千亿级参数模型 通义千问开源1100亿参数模型Qwen1.5-110B，成为全系列首个千亿级参数开源模型。通义千问1100亿参数模型延续了Qwen1.5系列的Transformer解码器架构，采用了分组查询注意力方法(GQA)，使得模型在推理时更加高效。110B模型支持32K上下文长度，具备优秀的多语言能力，支持中、英、法、德、西、俄、日、韩、越、阿拉伯等多种语言。 来源：雪球7X24资讯

【通义千问720亿参数模型开源】

【通义千问720亿参数模型开源】 华尔街见闻获悉，12月1日， #阿里 云开源通义千问720亿参数模型Qwen-72B。据了解，该版本模型的性能超过Llama 2-70B和大部分商用闭源模型，可适配企业级、科研级的高性能应用。此外，通义千问还开源了18亿参数模型Qwen-1.8B和音频大模型Qwen-Audio，实现“全尺寸、全模态”开源。（全天候科技）

阿里通义千问开源 320 亿参数模型

阿里通义千问开源 320 亿参数模型 4 月 7 日，阿里云通义千问开源 320 亿参数模型 。通义千问此前已开源 5 亿、18 亿、40 亿、70 亿、140 亿和 720 亿参数 6 款大语言模型。 此次开源的 320 亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡。例如，相比通义千问 14B 开源模型，32B 在智能体场景下能力更强；相比通义千问 72B 开源模型，32B 的推理成本更低。通义千问团队希望 32B 开源模型能为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。 目前，通义千问共开源了 7 款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破 300 万。来源， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

阿里云AI大模型通义千问正式开放

阿里云AI大模型通义千问正式开放 阿里云星期三（9月13日）宣布通义千问大模型已首批通过备案，并正式向公众开放。 据“阿里云”公众号消息，阿里云方面介绍，通义千问在技术创新和行业应用上均位居大模型行业前列。IDC最新的AI大模型评估报告显示，通义千问在全部11项测试中获得通用能力、服务能力、创新能力、服务能力、平台能力、生态合作、电商行业应用六项满分，名列前茅。 用户可登录通义千问官网体验，企业用户可以通过阿里云调用通义千问API。 据阿里云方面介绍，今年4月，阿里云通义千问开启邀测，仅一个月就有超20万企业和机构用户申请接入通义千问测试。目前，OPPO、得物、钉钉、淘宝、浙江大学等已与阿里云达成合作，基于通义千问训练自己的专属大模型或开发大模型应用。 阿里云是中国首个开源自研大模型的科技大厂。阿里云方面表示，近期将开源一个更大参数规模的大模型版本，供全社会免费商用。阿里云希望和全行业共建大模型开源生态，降低大模型使用的门槛，让大模型技术更好地为每个企业和个人所用。

阿里云发布通义千问2.5 称性能赶超 GPT-4

阿里云发布通义千问2.5 称性能赶超 GPT-4 阿里云9日正式发布通义千问2.5。阿里云方面表示，该模型性能全面赶超 GPT-4 Turbo。阿里云表示，与通义千问2.1版本相比，通义千问2.5的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升9%、16%、19%、10%；与 GPT-4 相比，中文语境下，通义千问2.5文本理解、文本生成、知识问答及生活建议、闲聊及对话、安全风险等多项能力赶超 GPT-4。阿里云称，在权威基准 OpenCompass 上，通义千问2.5得分追平 GPT-4 Turbo，是中国国产大模型首次在该基准取得该项成绩。

阿里云发布通义千问2.5 称性能赶超GPT-4

阿里云发布通义千问2.5 称性能赶超GPT-4 中国云计算及人工智能科技公司阿里云发布聊天机器人通义千问2.5大模型，并称该模型性能全面赶超GPT-4。 据第一财经报道，阿里云星期四（5月9日）正式发布通义千问2.5。该公司说，与通义千问2.1版本相比，通义千问2.5的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升9%、16%、19%、10%；与GPT-4相比，中文语境下，通义千问2.5文本理解、文本生成、知识问答及生活建议、闲聊及对话、安全风险等多项能力赶超GPT-4。 阿里云称，随着通义千问2.5的发布，在权威基准OpenCompass上，该模型得分追平GPT-4 Turbo，是中国国产大模型首次在该基准取得该项成绩。 GPT-4 Turbo是人工智能聊天机器人ChatGPT的研发公司OpenAI推出的最新大型语言模型。 此前，中国人工智能巨头商汤科技4月也发布全新升级的日日新SenseNova5.0大模型。澎湃新闻报道，该模型采用混合专家架构（MoE），超10TB tokens训练，覆盖大量合成数据，推理时上下文窗口达200K左右，综合能力全面对标GPT-4 Turbo。 2024年5月9日 7:30 PM