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

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

通义千问320亿参数模型开源

近日，阿里云开源了通义千问Qwen1.5-32B。基础能力方面，Qwen1.5-32B模型在MMLU、GSM8K、HumanEval、BBH等多个测评中表现优异，性能接近通义千问720亿参数模型，远超其他300亿级别参数量模型。Chat模型方面，Qwen1.5-32B-Chat模型在MT-Bench评测得分超过8分，与通义千问720亿参数Chat模型之间的差距相对较小。多语言能力方面，阿里表示，选取了包括阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语等在内的12种语言，在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了测评。Qwen1.5-32B的多语言能力只略逊于通义千问720亿参数模型。此前，通义千问已开源5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿参数尺寸的大模型。其中，几款小尺寸模型可便捷地在端侧部署，720亿参数模型拥有业界领先的性能。Qwen1.5-32B模型旨在性能、效率和内存占用之间达到理想平衡，为下游应用提供更好的解决方案。标签:#通义千问#AI频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

阿里云开源通义千问70亿参数模型

阿里云开源通义千问70亿参数模型8月3日，阿里云开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B和对话模型Qwen-7B-Chat，两款模型均已上线魔搭社区，开源、免费、可商用。此举让阿里云成为国内首个加入大模型开源行列的大型科技企业。来源：https://nbd.com.cn/articles/2023-08-03/2944847.html投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

通义千问70亿参数模型上线魔搭社区，开源免费可商用

通义千问70亿参数模型上线魔搭社区，开源免费可商用AI模型社区魔搭ModelScope上架两款开源模型和，阿里云确认其为通义千问70亿参数通用模型和对话模型，两款模型均开源、免费、可商用。在多个权威测评中，通义千问7B模型取得了远超国内外同等尺寸模型的效果，成为当下业界最强的中英文7B开源模型。Qwen-7B是支持中、英等多种语言的基座模型，在超过2万亿token数据集上训练，上下文窗口长度达到8k。Qwen-7B-Chat是基于基座模型的中英文对话模型，已实现与人类认知对齐。开源代码支持对Qwen-7B和Qwen-7B-Chat的量化，支持用户在消费级显卡上部署和运行模型。https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summaryhttps://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summaryhttps://github.com/QwenLM/Qwen-7B来自：雷锋频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot

阿里通义千问 Qwen2 大模型发布并同步开源

阿里通义千问Qwen2大模型发布并同步开源阿里通义千问Qwen2大模型今日发布，并在HuggingFace和ModelScope上同步开源。据悉，Qwen2系列涵盖5个尺寸的预训练和指令微调模型，其中包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B和Qwen2-72B，上下文长度支持进一步扩展，最高达128Ktokens。——