阿里推出了基础模型Qwen2.5、专用于编码Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math，三大类模型共有10多个版本，Qwen2.5在多个基准测试中击败了Llama-3.1指令微调模型，该系列预训练数据大幅度增长达18万亿tokens。

今天凌晨，阿里巴巴官宣了史上最大规模的开源发布，推出了基础模型Qwen2.5、专用于编码Qwen2.5-Coder和数学的Qwen2.5-Math。

这三大类模型一共有10多个版本，包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B，适用于个人、企业以及移动端、PC等不同人群不同业务场景的模型。

如果不想进行繁琐的部署，阿里还开放了旗舰模型Qwen-Plus 和 Qwen-Turbo的API，帮助你快速开发或集成生成式AI功能。

9月19日杭州，阿里云推出全球最强开源大模型Qwen2.5-72B，性能“跨量级”超越Llama3.1-405B，再登全球开源大模型王座。

同时，一大串Qwen2.5系列模型随之开源，包括：语言模型Qwen2.5、视觉语言模型Qwen2-VL-72B、编程模型Qwen2.5-Coder、数学模型Qwen2.5-Math等，累计上架超100个，部分性能赶超GPT-4o，刷新世界纪录。

Qwen2.5在海内外社交媒体上掀起讨论热潮

以结合视觉识别的Qwen2.5-Math为例，当输入一张数学题截图，Qwen2.5-Math快速识别题意，并给出了正确的解题过程和答案，准确与速度都不错。

一、再登全球榜首，Qwen2.5跨量级赶超Llama3.1-405B

具体来看看Qwen2.5的性能。

Qwen2.5模型支持高达128K的上下文长度，可生成最多8K内容，支持超29种语言，这意味着能帮用户胜任万字文章撰写。

不仅如此，基于18T token数据预训练，相比Qwen2，Qwen2.5整体性能提升18%以上，拥有更多的知识、更强的编程和数学能力。

据悉，旗舰模型Qwen2.5-72B模型在MMLU-rudex基准（考察通用知识）、MBPP 基准（考察代码能力）和MATH基准（考察数学能力）的得分高达86.8、88.2、83.1。

720亿参数的Qwen2.5，甚至“跨数量级”超越4050亿巨量参数的Llama3.1-405B。

Llama3.1-405B由Meta于2024年7月发布，在150多个基准测试集中追平甚至超越了当时SOTA（业界最佳）模型GPT-4o，引发“最强开源模型即最强模型”论断。

Qwen2.5指令跟随版本Qwen2.5-72B-Instruct在MMLU-redux、MATH、MBPP、LiveCodeBench、Arena-Hard、AlignBench、MT-Bench、MultiPL-E等权威测评中，超越Llama3.1-405B。

二、史上最大模型族群诞生，开源模型上架超百个

Qwen2.5开源模型数量史无前例。

阿里云CTO周靖人在云栖大会上宣布，Qwen2.5系列总计上架开源模型超过100个，充分适配各种场景的开发者和中小企业需求。

1、语言模型：从0.5B到72B七个尺寸，从端侧到工业级场景全覆盖

Qwen2.5开源了7个尺寸语言模型，包括0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，均在对应赛道实现了SOTA成绩。

三、通义千问Qwen下载破4000万，“产仔”超5万个

狂飙一年半，通义千问已成为仅次于Llama的世界级模型群。

周靖人公布的两组最新数据对此进行了印证：

一是模型下载量，截至2024年9月初，通义千问开源模型累计下载量已经突破4000万，这是开发者和中小企业用脚投票的结果；

二是衍生模型数量，截至9月初，通义原生模型和衍生模型总数超过5万个，仅次于Llama。

 

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