通义千问开源Qwen2.5大模型，性能超越Llama

9月19日消息，2024云栖大会上，阿里云CTO周靖人发布通义千问新一代开源模型Qwen2.5，旗舰模型Qwen2.5-72B性能超越Llama 405B，再登全球开源大模型王座。

Qwen2.5全系列涵盖多个尺寸的大语言模通义型、多模态模型、数学模型和代码模型，每个尺寸都有基础版本、指令跟随版本、量化版本，总计上架100多个模型，刷新业界纪录。

据介绍，Qwen2.5全系列模型都在18T tokens数据上进行预训练，相比Qwen2，整体性能提升1千问8%以上，拥有更多的知识、更强的编程和数学能力。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。

Qwen2开源.5支持高达128K的上下文长度，可生成最多8K内容。模型拥有强大的多语言能力，支持中文、英文、法文、西班牙文、俄文、日文、越南文、阿拉伯文等 29 种以上语言。模型能够丝滑响应多样化的系统提示，实现角色扮演和聊天机器人等任Qw务。在指令跟随、理解结构化数据（如表格）、生成结构化输出（尤其是JSON）等方面Qwen2.5都进步明显。

语言模型方面，Qwen2.5开源了7个尺寸，0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，它们在同等参数赛道en都创造了业界最佳成绩，型号设定充分考虑下游场景的不同需求，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B是最受开发者期待的“性价比之王”，可在性能和功耗之间获得最佳平衡，Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-722.B。

在MMLU-redux等十多个基准测评中，Qwen2.5-72B表现超越Llama3.1-405B

72B是Qwen2.5系列的旗舰模型，其指令跟随版本Qwen2.5-72B-Instruct在MMLU-redux、MATH5大、MBPP、LiveCodeBench、Arena-Hard、AlignBench、MT-Bench、MultiPL-E等权威测评中表现出色，在多个核心任务上，以不到1/5的参数超越了拥有4050亿巨量参数的Llama3.模型1-405B，继续稳居“全球最强开源大模型”的位置。

专项模型方面，用于编程的 Qwen2.5-Coder 和用于数学的 Qwen2.5-Math都比前代有了实质性进步。Qwen2.5-Coder 在多达5.5T tokens 的编程相，性关数据上作了训练，当天开源1.5B和7B版本，未来还将开源32B版本；Qwen2.5-Math支持使用思维链和工具集成推理（TIR） 解决中英双语的数学题，是迄今为止最先进的开源数学模型系列，本次开源了1.5B、7B、72B三个能超尺寸和一款数学奖励模型Qwen2.5-Math-RM。

多模态模型方面，广受期待的视觉语言模型Qwen2-VL-72B正式开源，Qwen2-VL能识别不同分辨率和长宽比的图片，理解20分钟以上长视频，具备自主操作手机和机器人越L的视觉智能体能力。日前权威测评LMSYS Chatbot Arena Leaderboard发布最新一期的视觉模型性能测评结果,Qwen2-VL-72B成为全球得分最高的开源模型。

Qwen2-VL-72B在权威测评LMSYS Chatbolat Arena Leaderboard成为成为全球得分最高的开源视觉理解模型

自从2023年8月开源以来，通义在全球开源大模型领域后来居上，成为开发者尤其是中国开发者的首选模型。性能上，通义大模型日拱一卒，逐步赶超美国最强开源模ma型Llama，多次登顶Hugging Face全球大模型榜单；生态上，通义从零起步、开疆拓土，与海内外的开源社区、生态伙伴、开发者共建生态网络，截至2024年9月中旬，通义千问开源模型下载量突破4000万，Qwen系列衍生模型总数通义超过5万个，成为仅次于Llama的世界级模型群。

HuggingFace数据显示，截至9月中旬Qwen系列原生模型和衍生模型总数超过5万个