Qwen-72B是阿里雲推出的大數據模型。
基本介紹
- 外文名：Qwen-72B
- 釋義：阿里雲推出的大數據模型
簡介,發展歷史,
簡介
Qwen-72B是阿里雲推出的通義千問720億參數模型。
發展歷史
2023年12月1日，在通義千問發布會上，阿里雲開源通義千問720億參數模型Qwen-72B。
Qwen-72B
相關詞條
- Qwen-72B
Qwen-72B Qwen-72B是阿里雲推出的大數據模型。簡介 Qwen-72B是阿里雲推出的通義千問720億參數模型。發展歷史 2023年12月1日，在通義千問發布會上，阿里雲開源通義千問720億參數模型Qwen-72B。
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- Qwen-14B
提升彈性場景部署效率。生態發展 作為通義千問開源戰略的重要組成部分，Qwen-14B 與 7B、72B 等參數版本構成完整模型矩陣。截至 2023 年 12 月，該模型推動魔搭社區下載量增長近 100%，衍生出 50 余個社區項目。阿里雲通過提供訓練框架、精調工具和推理加速服務，持續降低大模型套用開發門檻。
- Mixtral 8x22B
在MMLU基準測試取得77.5分，超過Qwen1.5-72B-Chat模型 多語言處理能力達到英語77.5%、法語表現突出 微軟基於本模型訓練的WizardLM-2 8x22B版本在MT-Bench評分超過早期GPT-4 套用場景 支持函式調用功能，配合la Plateforme平台實現受限輸出模式 2024年6月高考評測顯示，英語作文生成存在超字數扣分現象 支持大型文檔信息...
- Qwen2
Qwen2是由中國阿里雲通義千問團隊於2024年開發的開源語言模型系列，涵蓋基礎模型及指令調優版本，包含0.5B到72B參數規模的密集模型與混合專家模型（MoE）。該系列採用分組查詢注意力(GQA)機制最佳化顯存占用與推理效率，Qwen2-57B-A14B為MoE架構代表型號，全系模型通過新增27種語言數據及128K長上下文支持提升多語言理解能力...
- 恒生LightGPT金融領域文本生成類算法
恒生LightGPT金融領域文本生成類算法是由恒生電子股份有限公司於2024年4月在中國備案的金融服務類文本生成算法，基於阿里雲通義千問開源模型Qwen-72B開發，專為金融機構提供企業級智慧型文本生成服務。該算法通過金融場景定向訓練最佳化，結合全參數微調、LoRA技術及PPO策略提升準確性並降低內容風險，同時搭載內容過濾機制保障輸出...
- 通義(阿里雲旗下語言模型)
2023年12月1日，阿里雲開源通義千問720億參數模型Qwen-72B、18億參數模型Qwen-1.8B及音頻大模型Qwen-Audio；同月2月22日，國內首個官方“大模型標準符合性評測”結果公布，阿里雲通義千問成為首批通過評測的四款國產大模型之一，在通用性、智慧型性等維度均達到國家相關標準 要求。2024年1月4日，阿里雲旗下的通義...
- MMLU
作為大模型能力評估的核心工具，2023年阿里雲Qwen-7B模型在MMLU測試中超越同參數規模競品，2024年Qwen2-72B模型以86.8%準確率登頂開源模型榜首。史丹福大學HELM框架將其納入標準化測評體系，Meta的Llama3-70B、DeepSeek-R1等模型均通過該基準驗證性能。演進趨勢 2019-2024年間參測模型平均準確率提升64.4%，但存在題目...
- 且慢智慧型投顧文本生成算法
且慢智慧型投顧文本生成算法是以阿里雲提供的“通義千問”開源算法模型 Qwen-72B 的接口服務為基礎的文生文算法，結合盈米基金自有的知識庫進行模型、指令微調，對用戶在投資、理財以及金融領域的諮詢進行解答，金融領域知識的快速概括、總結和分析，實現投資顧問的智慧型化，更好地提升對用戶服務的體驗感。套用場景 且慢智慧型投顧文本
- Qwen2-57B
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- AstroOne
AstroOne採用基於QWen2.5 72B基座模型的最佳化架構，形成包含11B參數規模與320億tokens的天文專用語料庫。研發團隊自2024年5月起通過“天文大模型培訓班”開展封閉式科研攻關，培養兼具人工智慧與天文研究能力的複合型人才。模型歷經1萬道專項評測數據集的嚴格驗證，確認其在天文知識處理領域的領先地位。2024年10月30日，...
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中文能力：DeepSeek-V3 與 Qwen2.5-72B 在教育類測評 C-Eval 和代詞消歧等評測集上表現相近，但在事實知識 C-SimpleQA 上更為領先。相關評價 DeepSeek-V3是中國科技界帶給美國的苦澀教訓。當美國休息時，中國（科技界）在工作，以更低的成本、更快的速度和更強的實力趕上。（AI數據服務公司Scale AI創始人...
- Kimi-Dev
為了增強Kimi-Dev-72B作為BugFixer和TestWriter的先驗知識，Kimi團隊以Qwen 2.5-72B基礎模型為起點使用約1500億高質量真實數據進行中期訓練。具體來說，Kimi團隊收集了數百萬個GitHub issue和PR提交，目的是讓Kimi-Dev-72B能夠學習人類開發人員如何推理並解決GitHub問題。另外，Kimi團隊還進行了嚴格的數據淨化，確保訓練...
- 百靈輕量版
實驗數據顯示其訓練成本較傳統方案降低20%，性能與阿里通義Qwen2.5-72B-Instruct等主流模型持平。模型架構設計 採用細粒度專家與共享專家結合的混合專家架構（MoE），通過動態參數分配機制平衡專業能力與通用性。模型中每個專家路由層的參數規模為168億，包含共享專家參數池和專屬專家參數池，其中共享專家占比15%以提升...
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在2024年5-6月期間的多項基準測試中，該模型以34B參數量超越Qwen1.5-72B（720億參數）的MMLU-Pro成績（0.5070 vs 0.4984），重新定義中模型性能上限。零一萬物開源負責人林旅強表示，該模型旨在為開發者提供"黃金比例"的性價比選擇，平衡計算成本與任務精度需求。技術升級路徑顯示，其代碼分榜ELO積分較前代提升53...
- Agentar-Fin-R1
FinanceIQ等權威金融大模型評測基準上超越Deepseek-R1等同尺寸開源通用大模型以及金融大模型。Agentar-Fin-R1擁有32B和8B參數兩個版本，還有非推理版本的14B和72B參數大模型，滿足金融機構在多樣化場景下的部署需求。發展歷程 2025年7月28日，在世界人工智慧大會論壇上，螞蟻數科正式發布金融推理大模型Agentar-Fin-R1。
- TableGPT
性能表現：7B版在基準測試提升35.2%，72B版提升49.32% 套用場景 企業服務：對接關係型資料庫，實現自然語言驅動的業務數據實時互動 數據分析：支持數據清洗、特徵工程、預測建模全流程操作 政務套用：通過私有化部署保障數據安全，已套用於多家機構的數據處理流程 版本疊代 TableGPT（2023）：初代產品實現表格問答、數據...
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同步發布的Baichuan-M1-14B開源模型在醫學評測中表現超越Qwen2.5-72B，展現出垂直領域技術突破。技術特性 通過多模態融合架構實現語言、視覺和搜尋三大領域的深度推理能力整合，突破傳統單模態模型的技術邊界 構建三階段領域提升訓練方案，結合ELO強化學習最佳化思維鏈路徑，提升模型邏輯推理質量 每日動態更新億級循證醫學知識...
