都说国产大模型“通义千问”能打,到底是真强还是智商税?今天就带你看看,这个国产“AI猛将”凭什么火出圈!
如今的AI领域竞争激烈,提到大模型,许多人第一反应可能是GPT、Llama等大牌“选手”。然而,阿里巴巴的“通义千问”却让不少开发者拍案称好。这个国产大模型究竟有什么过人之处,为什么让大家纷纷点赞?今天,我们就来一起揭开通义千问的“好”是如何做到的。
2023年4月,阿里巴巴推出通义千问,选择了“全开源”的策略,成为全球开发者关注的焦点。而在2024年的云栖大会上,阿里云进一步发布了Qwen2.5系列,包括多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型,涵盖从0.5B到72B的完整规模。Qwen2.5的开源不仅让开发者能够自由使用,更支持多样化的指令跟随、量化等版本,总计100多个开源模型,刷新了行业记录,大家可以在魔搭社区中自行下载进行应用。
这一策略带来了巨大的影响。在Qwen2.5发布的短短几小时内,Hugging Face联合创始人Clément Delangue迅速发文称赞Qwen2.5为“最强开源模型”,并宣布其性能超越了Llama 405B。这一认可不仅展示了Qwen2.5的技术实力,也说明其开源策略赢得了全球开发者的青睐。
从Hugging Face的反响中可以看出,通义千问“好”在它是真正以开发者为核心的开源模式:不仅让更多小团队以低成本获取一流的AI技术,还能通过自由定制和本地化适配,带来灵活性与创新性。
得益于通义千问的开源模式,特别是Qwen2.5的高效能表现,通义千问的生态系统逐步发展,成为全球开发者的“顶流”选择。云栖大会上的数据显示,Qwen2.5的下载量已超过4000万。Qwen2.5-72B更是在MMLU-redux等多个全球权威评测基准上表现优异,以不到Llama3.1-405B五分之一的参数超越了后者,成为全球最强开源大模型的代表。
Hugging Face社区上也纷纷涌现出大量基于Qwen2.5的衍生模型,仅在Qwen2系列发布后的数周内,衍生模型数量就突破7.43万个,成为全球衍生数量最多的系列模型。Hugging Face CEO Clément Delangue公开表示,Qwen2.5是当前开源模型的巅峰,而其“高性价比之王”——Qwen2.5-32B更是被誉为开发者首选。
通义千问Qwen2.5的开源生态之“好”,就在于它不仅仅是一个模型,更像是全球开发者间的共享语言和交流空间,使开发者们的想法和创意能够汇聚并迅速落地。
2024年9月19日的云栖大会上,阿里云发布了Qwen2.5的视觉语言模型Qwen2-VL-72B。这个模型不仅能处理文字,还能识别图片、理解视频内容,甚至可以操作手机和机器人,成为多模态智能的典范。
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。
法国工程师Maziyar Panahi在Qwen2发布后不久,便基于Qwen2-7B开发了12种不同的微调模型,并盛赞Qwen2为多模态应用的“最佳选择”。Maziyar还称Qwen2的细致能力超过了同类模型,用在跨语境的视觉处理、翻译和内容生成方面优势显著。这让Qwen2不仅成为开发者的“工具”,更像是一个全能的智能伙伴,能在多场景中实现复杂的多模态处理。
多模态的优势让Qwen大模型在AI应用场景上更进一步,带来了广告、教育、创意设计等多领域的升级体验,这就是Qwen大模型的独特之“好”。
通义千问不仅在开发者圈内广受欢迎,也逐步渗透到了普通用户的生活中,成为了“触手可及”的智能助手。云栖大会展示了Qwen2.5在多语言和人机交互方面的进展,Qwen2.5-72B能够支持中文、法文、日文等29种语言,角色扮演、结构化数据处理等任务得到了显著提升。
通义千问的Qwen2.5更是进入了中国一汽等大型企业的工作流程。基于Qwen2.5,一汽开发了智能BI系统,通过自然语言查询生成数据分析图表,极大提高了企业数据分析的效率。无论是教育、制造还是金融,Qwen2.5的高性能、低成本和广泛适应性让AI真正走进了生活。
Qwen2.5的普惠性体现在它让AI触手可及,让每个使用者都能从中体验到智能的乐趣和效率的提升。
从“隐形新秀”到全球开发者心中的“开源巨星”,通义千问以其独特的开源模式、多模态能力和普惠性,成了开发者和用户心中的“国货之光”。尤其在云栖大会上,Qwen2.5的发布让大家见证了国产大模型在技术和生态上的崛起,成为全球瞩目的开源“顶流”。
文字来自微信公众号 “ 抄就完了 ”,作者 “ 银河同学 ”
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。
项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner