通义千问开源320亿参数模型,已实现7款大语言模型全开源

4月7日消息,阿里云通知千问开源320亿参数模型qwen1.5-32b,可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡,为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。目前,通知千问共开源6款大语言模型,在海内外开源社区累计下载量突破300万。
通用问题

4月7日消息,阿里云通知千问开源320亿参数模型qwen1.5-32b,可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡,为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。目前,通知千问共开源6款大语言模型,在海内外开源社区累计下载量突破300万。

通用问题千问此前已开发了5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿参数模型,并均已升级至1.5版本。其中,几款小尺寸模型可便捷地部署在端侧,720亿参数模型则拥有业界领先的性能,多次登上HuggingFace等模型榜单。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,相比于相14B模型,32B在智能体场景下能力更强;相比于72B,32B的推理成本更低。通用问题团队希望32B开源模型能为下游应用提供更优的解决方案。

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基础能力方面,通过千问320亿参数模型在MMLU、GSM8K、HumanEval、BBH等多个测试中表现优异,性能接近千问720亿参数模型,远超其300亿级参数模型。

通义千问开源320亿参数模型,已实现7款大语言模型全开源

Chat模型方面,Qwen1.5-32B-Chat模型在MT-Bench评测得分超过8分,与Qwen1.5-72B-Chat之间的差距相对较小。

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有着丰富语言能力的人,在选择了包括阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语等在内的12种语言后,可以在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了评估。Qwen1.5-32B的多语言能力仅仅限于通用千问720亿参数模型。

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