开源大模型全球格局，一夜再变。

这不，全新开源大模型亮相，性能全面超越开源标杆Llama 3。王座易主了。不是“媲美”、不是“追上”，是全面超越。发布两小时，直接冲上HggingFace开源大模型榜单第一。

这就是最新一代开源大模型Qwen2，来自通义千问，来自阿里巴巴。

在十几项国际权威测评中，Qwen2-72B得分均胜过Llama3-70B，尤其在HumanEval、MATH等测试代码和数学能力的基准中表现突出。

不仅如此，作为国产大模型，Qwen2-72B也“毕其功于一役”，超过了国内一众闭源大模型：

Qwen2-72B相比于自家前代模型Qwen1.5-110B实现了整体性能的代际提升，而在上海AI Lab推出的OpenCompass大模型测评榜单上，Qwen1.5-110B已经超过了文心4、Moonshot-v1-8K等一众国内闭源模型。随着Qwen2-72B的问世，这一领先优势还在扩大。

有网友便感慨说：这还只是刚开始。开源模型很可能在未来几个月，就能击败GPT-4o为代表的闭源模型。

Qwen2的发布，可以说是一石激起千层浪。

上线仅1天，下载量已经超过3万次。

网友们还发现，除了72B和指令调优版本，这次同步开源的Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B，开源许可都换成了Apache 2.0——

就是说可以更加自由地商用。这是Llama 3系列都没做到的。

在AI大模型领域，时间和速度都不同了。

因为距离阿里推出Qwen1.5-110B模型刷新SOTA，全球开源大模型形成双雄格局，才刚过去1个月时间。

而现在，Qwen2独领风骚，全球开源第一，国产大模型第一——连不开源的大模型都超越了。

Qwen2挑战高考数学真题

还是先来整体梳理一下Qwen2的基本情况。

根据官方技术博客介绍，Qwen2的特点和相比Qwen1.5的主要升级包括：

• 发布5个尺寸的预训练和指令微调模型，包括Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。其中Qwen2-57B-A14B是一个MoE模型。

• 在中文英语的基础上，对27种语言进行了增强。有阿拉伯语开发者表示，Qwen已经成为4亿阿拉伯语用户喜欢的大模型，稳居阿拉伯语开源模型榜单第一。

• 在MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MT-Bench、Arena Hard、LiveCodeBench等国际权威测评中，Qwen2-72B斩获十几项世界第一，超过Llama 3。

• 代码和数学能力显著提升。

• 增大了上下文长度支持，最长实现128K tokens上下文长度支持（Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct）。

纸面数据上，Qwen2在开源大模型中已经达成全球最强，那么实际表现又会如何？

我们用新鲜出炉的高考数学真题上手实测了一波。

先来个简单题：

已知集合A={x|-5＜x^3<5}，B={-3,-1,0,2,3}，则A∩B=()

左边是Qwen2-72B-Instruct，右边是Llama-3-70B-Instruct。除了Llama 3原版的老问题不咋支持中文外，两边的答案都是正确的。

那么就稍微上点难度：

当x∈[0, 2π]时，曲线y=sinx与y=2sin(3x-π/6)的交点个数为？

Qwen2-72B-Instruct依然没有被难住，一通计算后给出正确答案：交点个数为6个。

而Llama-3-70B-Instruct则计算错误，扣5分。

Qwen2在数学能力方面，已经到了高考考场接受真题检验的水平。

通义千问此番升级，官方和评测数据还突出了代码能力的提升，我们也有LeetCode中等难度真题浅测了一下：

给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。你必须设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题。

Qwen2-72B-Instruct给出的python实现如下：

def searchRange(nums, target):def binary_search_left(nums, target):
        left, right = 0, len(nums)while left < right:
            mid = (left + right) // 2if nums[mid] < target:
                left = mid + 1else:
                right = midreturn left
def binary_search_right(nums, target):
        left, right = 0, len(nums)while left < right:
            mid = (left + right) // 2if nums[mid] <= target:
                left = mid + 1else:
                right = midreturn left
    left, right = binary_search_left(nums, target), binary_search_right(nums, target)return [left, right - 1] if left <= right - 1 and nums[left] == target and nums[right - 1] == target else [-1, -1]

一开始没有定义Solution类导致报错，不过直接把报错信息反馈给Qwen2，它自己就能完成debug：

顺利通过测试。

全尺寸模型标配GQA

这波实测，你给通义千问打几分？

值得关注的是，这次阿里官方的技术博客中，还透露出了不少Qwen变强的技术细节。

首先，是GQA（Grouped Query Attention）的全面加持。

GQA，即分组查询注意力机制，主要思想将输入序列划分成若干个组，在组内和组间分别应用注意力机制，以更好地捕捉序列内的局部和全局依赖关系。

GQA能够有效降低计算复杂度，同时很容易实现并行化从而提高计算效率。

在Qwen1.5系列中，只有32B和110B模型使用了GQA。而Qwen2则全系列用上了这一注意力机制。也就是说，无论是高端玩家还是爱好者入门，这回都能在Qwen2各个尺寸模型中体验到GQA带来的推理加速和显存占用降低的优势。

另外，针对小模型（0.5B和1.5B），由于embedding参数量较大，研发团队使用了tie embedding的方法让输入和输出层共享参数，以增加非embedding参数的占比。

其次，在上下文长度方面，Qwen2系列中所有Instruct模型，均在32K上下文长度上进行训练，并通过YARN或Dual Chunk Attention等技术扩展至更长的上下文长度。

其中，Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct支持128K上下文。72B版本的最长上下文长度可以达到131072个token。

Qwen2-57B-A14B-Instruct能处理64K上下文，其余两个较小的模型（0.5B和1.5B）则支持32K的上下文长度。

大海捞针的实验结果如下。可以看到，Qwen2-72B-Instruct在处理128K上下文长度内的信息抽取任务时，表现称得上完美。

除此之外，在数据方面，Qwen2继续探索Scaling Law的路线。

比如数学能力的提升，就是研究团队给模型喂了大规模高质量数学数据的结果。

在多语言能力方面，研究团队也针对性地在训练数据中增加了27种语言相关的高质量数据。

博客还透露，接下来，通义千问研究团队还将继续探索模型及数据的Scaling Law，还会把Qwen2扩展为多模态模型。

重新认识中国开源大模型

更强的性能、更开放的态度，Qwen2刚一发布，堪称好评如潮。

而在此前，生态方面，Qwen系列下载量已突破1600万次。海内外开源社区也已经出现了超过1500款基于Qwen二次开发的模型和应用。

已经有开发者感受到了：在开源路线上，现在中国大模型正在成为引领者。

Qwen2的最新成绩单，至少印证了两个事实。

其一，中国开源大模型，从性能到生态，都已具备跟美国最强开源大模型Llama 3全面对垒的硬实力。

其二，如图灵奖得主Yann LeCun所预言，开源大模型已经走在了超越闭源模型的道路上，拐点已现。

事实上，这也是包括阿里在内，开源大模型玩家的明牌——

大模型的持续优化和进步，一方面依赖于强大的AI研发能力、领先的基础设施能力，也就是人工智能和云的强强联合。

以阿里为例，作为中国云厂商份额第一，依托于强大的云计算能力，能为AI训练、AI应用提供稳定高效的AI基础服务体系，同时在人工智能方面有长期的积累。

另一方面也需要来自外界的不断反馈和技术推动。

开源社区的技术反哺，从Qwen2上线第一天，GitHub上的Issues数量就可见一斑。

在技术领域，开源就是我为人人、人人为我，是全球科技互联网繁荣发展至今最核心的精神要素。

不论任何一个时代，不管哪种新兴技术浪潮，没有程序员、工程师不以开源感到骄傲，甚至快乐。

阿里高级算法专家、开源负责人林俊旸，曾对外分享过通义千问进展飞快的“秘籍”：

快乐。

因为面向全球开发者服务，面向其他开发者交流，给别人带去实实在在的帮助，这样通义千问大模型的打造者们快乐又兴奋，关注着每一个开发者的反馈，激动于全新意想不到的落地应用。

这也是科技互联网世界曾经快速发展的核心原因，黄金时代，开源才是约定俗成的，不开源反而要遭受质疑。

然而时移世易，在大模型时代，由于研发成本、商业模式和竞争多方面的原因，闭源的光芒一度掩盖了开源，Close成了宠儿。

所以Meta的Llama也好，阿里通义千问的Qwen也好，复兴传统，重新证明科技互联网领域不变的精神和内核。

这种精神和内核，在通义千问这里，也拥有不言自明的可持续飞轮。

阿里巴巴董事长蔡崇信已经对外分享了思考，在全球云计算和AI的第一梯队中，有领先的云业务又有自研大模型能力的，仅谷歌和阿里两家。其他有云服务的微软、亚马逊，都是合作接入大模型；其他自研大模型的OpenAI、Meta，没有领先的云服务。

全球唯二，中国唯一。

而在开源生态的推动中，技术迭代会更快，云计算的服务延伸会越广，技术模型和商业模式，飞轮闭环，循环迭代，在固有基础设施的基础上垒起新的基础设施，形成稳固持续的竞争力。

但开源大模型，最大的价值和意义依然回归开发者，只有足够强大的开源大模型，AI for All、AI无处不在才不会成为纸上空谈。

所以通义千问Qwen2，此时此刻，登顶的是全球开源性能最高峰，引领的是开源对闭源的超越阶段，象征着中国大模型在新AI时代中的竞争力。

但更值得期待的价值是通过开源大模型，让天下没有难开发的AI应用、让天下没有难落地的AI方案。完整兑现AI价值，让新一轮AI复兴，持续繁荣，真正改变经济和社会。

文章来源于“量子位”，作者“关注前沿科技”