阿里发布史上最大规模开源全家桶！千问2.5系列发布

实话说，我一直没想明白阿里为什么会在大模型这个赛道，成为中国版的Meta。

扎克伯格被问及为什么要做开源大模型时说，“我们的商业模式并不是靠卖模型赚钱“。显然，Meta没有云平台产品，就算要卖模型赚钱，效率也不高。

而阿里就不一样了，背靠阿里云，如果把通义千问完全闭源，放到阿里云上提供API&大客户定制，营收可能会很可观。但阿里不仅没这样做，而且根据笔者对通义千问团队的了解，其对于通义千问持续开源这件事儿是非常坚决的。

这个坚决可不是口号，你在今天的云栖大会上就能感知到这块的信号有多强烈。

要我说，这绝对是AI史上最大一波开源发布会了——

本次Qwen2.5开源全家桶包括：

• 语言模型 Qwen2.5–涵盖0.5B, 1.5B, 3B, 7B, 14B, 32B, 72B这7种不同的规模的模型

• 编程模型 Qwen2.5-Coder–涵盖1.5B, 7B, 以及即将推出的32B规模的模型

• 数学模型 Qwen2.5-Math–涵盖1.5B, 7B, 以及72B规模的模型

详细的参数可以见这张表：

看到这里你可能会问，一下子开源了这么多不同参数规模的模型有啥用呢？

如果你做过AI大模型的落地就懂这里的意义了。比如，0.5B参数规模适合极致低功耗场景，如耳机、鼠标等；3B则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；72B是开源旗舰版本，适配企业级和科研级的应用场景。

而Qwen2.5系列模型不仅落地场景覆盖的全，在模型能力上，上限也又一次被推高了：

在诸多公开的测试基准上，Qwen2.5-72B Instruct模型的表现也完全不逊Meta家的旗舰开源模型——Llama 3.1-70B Instruct。甚至综合评比之下，打过了Llama3.1-405B Instruct版本。

而站在2024来说，大家都知道，今年不仅是AI应用元年，而且也是多模态元年。

在多模态大模型的开源上，阿里这次也不负众望，时隔1年，终于发布了第二版VL模型。

好家伙，上一次开源的还是一个2B/7B版本，这一波直接搞了个72B的真·大规模视觉语言模型。

Qwen2-VL-72B不止具备图片理解能力，甚至支持20分钟以上的长视频理解，而且具备实时识别物体、视觉推理和跨语言的能力。说其视觉理解能力已经超越了GPT-4o的水平完全不夸张。

如果你以为这就结束了，那就太天真了。连我也没想到，这一把还开源了数学模型和代码模型。

来，我们跑个“难倒全世界顶尖AI”的「经典数学题」——

感人，不仅回答对了，而且推理的头头是道。

相比之下，近期大火的OpenAI O1模型在这个问题上有时都会犯糊涂：

对于Qwen2.5-Math模型来说，其强调通过链式推理（Chain-of-Thought, CoT）和工具集成推理（Tool-Integrated Reasoning, TIR）来解决复杂的数学问题。包括生成解题步骤和利用外部工具（如 Python 解释器）来辅助计算。这种方式可以有效减少LLM不确定性推理导致的非精确计算问题，因此对于数学等高度依赖确定性推理的落地场景来说，训一个专用模型会比直接使用通用的语言模型更可靠。

对Qwen-Math模型技术细节感兴趣的小伙伴可以看官方今天刚放出的论文：

https://arxiv.org/pdf/2409.12122

而要说到本次云栖大会上官宣的代码模型Qwen-Coder，那就更有意思了。

点开Qwen-Coder的论文，你会在第一页看到这么一张图：

好家伙，就差把“十一边形战士”贴标题里了。

在预训练的层面，QwenMath和QwenCoder的训练思路很像，两个模型都采用了混合数据策略，将代码、数学和一般文本数据结合起来，以平衡模型在特定领域（如数学或编程）和通用语言理解方面的能力。并且通过弱模型分类器和评分器来过滤掉低质量的内容。

此外，要知道，代码场景对context的长度要求是很高的，动辄丢个代码库进去，因此Qwen2.5-Coder 则通过 YARN 机制和 repo-level 预训练来增强了长文本处理能力。

预训练之后，QwenCoder则主要通过指令调优（instruction tuning）来提高其在编程任务上的表现。

关于QwenCoder的技术细节，可以参考官方今天刚放出的论文：

https://arxiv.org/pdf/2409.12186

虽然这个问题是聊开源的。但我觉得免费给C端用户开放（B端有商用API）的旗舰模型通义千问Max，这次也必须提一下。

在通义APP的背后，就是这个模型。这个模型可以说是通义千问系列模型中旗舰模型，效果最好，当自然，最好的东西是最贵的。（尽管横向比较的话，已经非常划算了）。

但好在，本次云栖大会上还放出了两个效果不比Qwen-Max模型差多少，但是价格却非常友好的平替API：

简单来说，如果你的落地场景对模型能力要求很高，那么就用Qwen-Plus，否则可以用Qwen-Turbo。

这俩模型API有多便宜呢？看这张图就很直观了：

好家伙，这性价比直接卷哭海内外大模型厂商。

除此之外，本次云栖大会还有文生视频产品“通义万相Wanx”、录音转写产品“听悟”、通义PPT创作、编程助手通义灵码、翻译助手等一系列产品的重磅发布、版本升级。篇幅所限就不一一列举了。

总之，都讲到这里了，我真心觉得题主的这个问题都要改一改了——

以阿里目前在AI大模型和AI产品赛道上的疯狂程度来说，

问“能不能追赶上Meta”，属实有点看低阿里在这个事儿上的步伐和野心了。

文章来自于“夕小瑶科技说”，作者“夕小瑶编辑部”。