Huggingface CEO：阿里 Qwen-2 成全球开源大模型排行榜第一，中国处于领导地位

HuggingfaceCEO：阿里Qwen-2成全球开源大模型排行榜第一，中国处于领导地位6月27日凌晨，全球著名开源平台huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官Clem在社交平台宣布，阿里最新开源的Qwen2-72B指令微调版本，成为开源模型排行榜第一名。他表示，为了提供全新的开源大模型排行榜，使用了300块H100对目前全球100多个主流开源大模型，例如，Qwen2、Llama-3、mixtral、Phi-3等，在BBH、MUSR、MMLU-PRO、GPQA等基准测试集上进行了全新评估。结果显示，阿里开源的Qwen-272B力压科技、社交巨头Meta的Llama-3、法国著名大模型平台Mistralai的Mixtral成为新的王者，中国在全球开源大模型领域处于领导地位。

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。——

阿里通义Qwen2拿下美国最新测评榜单开源大模型全球第一

阿里通义Qwen2拿下美国最新测评榜单开源大模型全球第一图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆(YannLeCun)联合Abacus.AI、纽约大学等机构推出全新的大模型测评基准LiveBenchAI，并公布首个测评榜单。阿里云通义千问刚刚开源的大模型Qwen2-72B成为排名最高的开源大模型，是前十榜单中唯一的开源大模型、唯一的中国大模型，成绩超过Meta的Llama3-70B模型。目前，Qwen系列开源模型目前下载量已经突破1600万。来源：格隆汇

6 月 27 日凌晨，全球著名开源平台 huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官 Clem 在社交平台宣布，阿里最

6月27日凌晨，全球著名开源平台huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官Clem在社交平台宣布，阿里最新开源的Qwen2-72B指令微调版本，成为开源模型排行榜第一名。他表示，为了提供全新的开源大模型排行榜，使用了300块H100对目前全球100多个主流开源大模型，例如，Qwen2、Llama-3、mixtral、Phi-3等，在BBH、MUSR、MMLU-PRO、GPQA等基准测试集上进行了全新评估。结果显示，阿里开源的Qwen-272B力压科技、社交巨头Meta的Llama-3、法国著名大模型平台Mistralai的Mixtral成为新的王者，中国在全球开源大模型领域处于领导地位。

【Huggingface CEO：

【HuggingfaceCEO：#阿里Qwen-2成全球开源大模型排行榜第一，中国处于领导地位】6月27日凌晨，全球著名开源平台huggingface（笑脸）的联合创始人兼首席执行官Clem在社交平台宣布，阿里最新开源的Qwen2-72B指令微调版本，成为开源模型排行榜第一名。他表示，为了提供全新的开源大模型排行榜，使用了300块H100对目前全球100多个主流开源大模型，例如，Qwen2、Llama-3、mixtral、Phi-3等，在BBH、MUSR、MMLU-PRO、GPQA等基准测试集上进行了全新评估。结果显示，阿里开源的Qwen-272B力压科技、社交巨头Meta的Llama-3、法国著名大模型平台Mistralai的Mixtral成为新的王者，中国在全球开源大模型领域处于领导地位。

阿里巴巴开源能理解图像的 AI 模型 Qwen-VL

阿里巴巴开源能理解图像的AI模型Qwen-VL阿里巴巴周五开源了能理解图像和完成更复杂对话的AI模型和Qwen-VL-Chat。阿里巴巴称，Qwen-VL基于Qwen-7B，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出，它使用了约1.5B的图文数据训练。在四大类多模态任务的标准英文测评中上，Qwen-VL均取得同等通用模型大小下最好效果；支持英文、中文等多语言对话，端到端支持图片里中英双语的长文本识别；支持多图输入和比较，指定图片问答，多图文学创作等；相比于目前其它开源LVLM使用的224分辨率，Qwen-VL是首个开源的448分辨率的LVLM模型。更高分辨率可以提升细粒度的文字识别、文档问答和检测框标注。Qwen-VL和Qwen-VL-Chat使用名为TongyiQianwenLICENSEAGREEMENT的许可证，有限制条件，如果商业使用，则需要从阿里巴巴获得授权。来源，https://github.com/QwenLM/Qwen-VL频道：@kejiqu群组：@kejiquchat投稿：@kejiqubot