阿里云通义千问14B模型开源!性能超越Llama2等同等尺寸模型
9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源了70亿参数模型Qwen-7B等,一个多月下载量破100万,成为开源社区的口碑之作。
Qwen-14B是一款支持多种语言的高性能开源模型,相比同类模型使用了更多的高质量数据,整体训练数据超过3万亿Token,使得模型具备更强大的推理、认知、规划和记忆能力。Qwen-14B最大支持8k的上下文窗口长度。

图1:Qwen-14B在十二个权威测评中全方位超越同规模SOTA大模型
Qwen-14B-Chat是在基座模型上经过精细SFT得到的对话模型。借助基座模型强大性能,Qwen-14B-Chat生成内容的准确度大幅提升,也更符合人类偏好,内容创作上的想象力和丰富度也有显著扩展。
Qwen拥有出色的工具调用能力,能让开发者更快地构建基于Qwen的Agent(智能体)。开发者可用简单指令教会Qwen使用复杂工具,比如使用Code Interpreter工具执行Python代码以进行复杂的数学计算、数据分析、图表绘制等;还能开发具有多文档问答、长文写作等能力的“高级数字助理”。
百亿以内参数级别大语言模型是目前开发者进行应用开发和迭代的主流选择, Qwen-14B进一步提高了小尺寸模型的性能上限,从众多同尺寸模型中冲出重围,在MMLU、C-Eval、GSM8K、MATH、GaoKao-Bench等12个权威测评中取得最优成绩,超越所有测评中的SOTA(State-Of-The-Art)大模型,也全面超越Llama-2-13B,比起Llama 2的34B、70B模型也并不逊色。与此同时,Qwen-7B也全新升级,核心指标最高提升22.5%。

图2:Qwen-14B性能超越同尺寸模型
用户可从魔搭社区直接下载模型,也可通过阿里云灵积平台访问和调用Qwen-14B和Qwen-14B-Chat。阿里云为用户提供包括模型训练、推理、部署、精调等在内的全方位服务。
8月,阿里云开源通义千问70亿参数基座模型Qwen-7B,先后冲上HuggingFace、Github的trending榜单。短短一个多月,累计下载量突破100万。开源社区出现了50多个基于Qwen的模型,社区多个知名的工具和框架都集成了Qwen。

通义千问是落地最深、应用最广的中国大模型,国内已有多个月活过亿的应用接入通义千问,大量中小企业、科研机构和个人开发者都在基于通义千问开发专属大模型或应用产品,如阿里系的淘宝、钉钉、未来精灵,以及外部的科研机构、创业企业。
浙江大学联合高等教育出版社基于Qwen-7B开发了智海-三乐教育垂直大模型,已在全国12所高校应用,可提供智能问答、试题生成、学习导航、教学评估等能力,模型已在阿里云灵积平台对外提供服务,一行代码即可调用;浙江有鹿机器人科技有限公司在路面清洁机器人中集成了Qwen-7B,使机器人能以自然语言与用户进行实时交互,理解用户提出的需求,将用户的高层指令进行分析和拆解,做高层的逻辑分析和任务规划,完成清洁任务。
阿里云CTO周靖人表示,阿里云将持续拥抱开源开放,推动中国大模型生态建设。阿里云笃信开源开放的力量,率先开源自研大模型,希望让大模型技术更快触达中小企业和个人开发者。
阿里云还牵头建设了中国最大的AI模型开源社区魔搭ModelScope,团结全行业的力量,共同推动大模型技术普惠和应用落地。过去两个月内,魔搭社区的模型下载量从4500万飙升到8500万,增幅接近100%。
附:
魔搭社区模型地址:
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B-Chat/summary
https://www.modelscope.cn/models/qwen/Qwen-14B/summary
魔搭社区模型体验:
https://modelscope.cn/studios/qwen/Qwen-14B-Chat-Demo/summary
阿里云灵积平台地址:
https://help.aliyun.com/zh/dashscope/developer-reference/tongyi-qianwen-7b-14b-api-detailes
https://dashscope.console.aliyun.com/model
Qwen论文地址:
https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/QWEN_TECHNICAL_REPORT.pdf
Github:
https://github.com/QwenLM/Qwen
HuggingFace:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat
相关文章:
阿里云通义千问14B模型开源!性能超越Llama2等同等尺寸模型
9月25日,阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat,免费可商用。Qwen-14B在多个权威评测中超越同等规模模型,部分指标甚至接近Llama2-70B。阿里云此前开源了70亿参数模型Qwen-7B等,一个多月下载量破100万࿰…...
两横一纵 | 寅家科技发布10年新征程战略
2023年9月22日,寅家科技“寅路向前”10年新征程战略发布会在上海举办,来自投资领域的东方富海、深创投、高新投等知名投资机构,一汽大众、一汽红旗、奇瑞汽车等主机厂,国家新能源汽车技术创新中心、梅克朗、芯驰科技、思特威等合作…...
二值贝叶斯滤波计算4d毫米波聚类目标动静属性
机器人学中有些问题是二值问题,对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binary Bayes filter来解决的。比如机器人前方有一个门,机器人想判断这个门是开是关。这个二值状态是固定的,并不会随着测量数据变量的改变而改变。就像门…...
【刷题笔记9.25】LeetCode:相交链表
LeetCode:相交链表 一、题目描述 给你两个单链表的头节点 headA 和 headB ,请你找出并返回两个单链表相交的起始节点。如果两个链表不存在相交节点,返回 null 。 二、分析及代码 方法一:使用哈希Set集合 (注意…...
打造本地紧密链接的开源社区——KCC@长沙开源读书会openKylin爱好者沙龙圆满举办...
2023年9月9日,由开源社联合 openKylin 社区举办的 KCC长沙开源读书会&openKylin 爱好者沙龙,在长沙圆满举办。这是 KCC长沙首次正式进入公众视野,开展开源交流活动,也是 openKylin 社区长沙首场线下沙龙。长沙地区及其周边的众…...
Python 笔记03(多线程)
一 打开命令行,查看本机IP windows r 命令行输入:cmd ipconfig 然后查看IPv4的地址:192.168.1*6.1 ipconfig 二 函数式多进程 from multiprocessing import Process import os, timedef func(name):print(进程的ID:, os.g…...
mysql-4:SQL的解析顺序
SQL语句的解析顺序 文章目录 SQL语句的解析顺序编写顺序与解析顺序解析顺序关键字FROMONOUTER JOINWHEREGROUP BYHAVINGSELECTDISTINCTORDER BYLIMIT 解析流程流程分析流程说明WHERE条件解析顺序 编写顺序与解析顺序 编写顺序 SELECT DISTINCT < select_list > FROM &l…...
如何通过优化Read-Retry机制降低SSD读延迟?
近日,小编发现发表于2021论文中,有关于优化Read-Retry机制降低SSD读延迟的研究,小编这里给大家分享一下这篇论文的核心的思路,感兴趣的同学可以,可以在【存储随笔】VX公号后台回复“Optimizing Read-Retry”获取下载链接。 本文中主要基于Charge Trap NAND架构分析。NAND基…...
matlab自动生成FPGA rom源码
1 matlab 源码 close all clear all clci=0:1:(300000-100-1); x=300000./(100+i); x=x./2; x=round(...
消息队列(RabbitMQ+RocketMQ+Kafka)
消息队列是一种应用程序之间通过异步通信进行数据交换的通信模式 消息队列的类型: 点对点,一对一的消息传递模型,其中每个消息只能被一个接收者消费。发送者将消息发送到队列中,而接收者从队列中获取消息并进行处理,…...
python判断语句
1.布尔类型 进行判断,只有是(True:本质上是一个数字,记作1)和否(False:本质上是一个数字,记作0)。 定义变量存储布尔类型数据: 变量名称 布尔类型字面量 a True代码演示: a True print(type(a))输出结…...
C# 虚方法
在C#中,虚方法(virtual methods)是一种允许派生类(子类)覆盖(重写)基类(父类)中的方法的技术。虚方法的定义和使用如下: 基类中定义虚方法: pub…...
微信小程序,动态设置三级联动, 省市区街道
1.第一步 传parentId0 查询省份 2.第二步 选择省份,传pathId选择省份的pathId, 不传parentId,会查询出 市/县数据 3.第三步 根据选择县的parentId 查询街道数据,传parentId选择的县id 4.选择结果回显 显示所选择的 path 以/分割 取最后一级<van-dropdown-menu…...
Learn Prompt- Midjourney 图片生成:Image Prompts
Prompt 自动生成 前不久,Midjourney 宣布支持图片转 prompt 功能。 原始图片 blueprint holographic design of futuristic Midlibrary --v 5Prompt 生成 直接输入 /describe 指令通过弹出窗口上传图像并发送,Midjourney 会根据该图像生成四种可…...
基于微信小程序的健身房私教预约平台设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)
文章目录 前言系统主要功能:具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序(小蔡coding)有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 💗博主介绍:✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计…...
安卓Compose(二)
在上一篇博客中,我们已经了解了安卓Compose的一些基本概念以及使用方法,接下来我们将继续深入学习。 一、Compose的基础组件 文本组件(Text) 文本组件是Compose中最基本的组件之一,用于在界面上显示文本。使用方式如下: // 定…...
TCP 和 UDP哪个更好
传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 是互联网的基础支柱,支持从网络源到目的地的不同类型的数据传输。TCP更可靠,而UDP优先考虑速度和效率。本文解释了两种协议的工作原理,并详细讨论了…...
Spring Boot 如何实现单点登录(SSO)
当今的应用程序越来越多地采用了微服务架构,这就引出了一个重要的问题:如何实现单点登录(Single Sign-On,简称SSO)来确保用户在多个微服务之间无需重复登录。Spring Boot是一个流行的Java框架,它提供了一些…...
C#中的(++)和(--)运算符
目录 背景: 的前加 效果展示: 的后加 效果展示 : 总结: 背景: 自增和自减运算符存在于C/C/C#/Java等高级语言中,它的作用是在运算结束前(前置自增自减运算符 )或后(后置自增自减运算符 )将 变量的值加(或减)1。 在C#中,和--是自增和自减运…...
SVG鼠标漫游
鼠标漫游 鼠标漫游就是通过移动光标和滚轮,完成画布缩放、移动的交互过程。 svg 绘图使用原点在左上角的坐标系统,一个单位代表一像素。这里的像素不能简单理解为屏幕像素,是一个用户单位。svg 的 width 和 height 属性决定图像在用户系统的…...
浏览器访问 AWS ECS 上部署的 Docker 容器(监听 80 端口)
✅ 一、ECS 服务配置 Dockerfile 确保监听 80 端口 EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]或 EXPOSE 80 CMD ["python3", "-m", "http.server", "80"]任务定义(Task Definition&…...
应用升级/灾备测试时使用guarantee 闪回点迅速回退
1.场景 应用要升级,当升级失败时,数据库回退到升级前. 要测试系统,测试完成后,数据库要回退到测试前。 相对于RMAN恢复需要很长时间, 数据库闪回只需要几分钟。 2.技术实现 数据库设置 2个db_recovery参数 创建guarantee闪回点,不需要开启数据库闪回。…...
论文解读:交大港大上海AI Lab开源论文 | 宇树机器人多姿态起立控制强化学习框架(二)
HoST框架核心实现方法详解 - 论文深度解读(第二部分) 《Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures》 系列文章: 论文深度解读 + 算法与代码分析(二) 作者机构: 上海AI Lab, 上海交通大学, 香港大学, 浙江大学, 香港中文大学 论文主题: 人形机器人…...
Appium+python自动化(十六)- ADB命令
简介 Android 调试桥(adb)是多种用途的工具,该工具可以帮助你你管理设备或模拟器 的状态。 adb ( Android Debug Bridge)是一个通用命令行工具,其允许您与模拟器实例或连接的 Android 设备进行通信。它可为各种设备操作提供便利,如安装和调试…...
Qt Widget类解析与代码注释
#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码,写上注释 当然可以!这段代码是 Qt …...
2025 后端自学UNIAPP【项目实战:旅游项目】6、我的收藏页面
代码框架视图 1、先添加一个获取收藏景点的列表请求 【在文件my_api.js文件中添加】 // 引入公共的请求封装 import http from ./my_http.js// 登录接口(适配服务端返回 Token) export const login async (code, avatar) > {const res await http…...
令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍
文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结: 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析: 实际业务去理解体会统一注…...
DBAPI如何优雅的获取单条数据
API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API,查询的是单条数据,比如根据主键ID查询用户信息,sql如下: select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的,如下: {&qu…...
unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景
sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
