擊敗LIama3！Qwen2.5登上全球開源王座。

而后者僅以五分之一的參數(shù)規(guī)模，就在多任務(wù)中超越LIama3 405B。

各種任務(wù)表現(xiàn)也遠(yuǎn)超同類別的其他模型。

跟上一代相比，幾乎實現(xiàn)了全面提升，尤其在一般任務(wù)、數(shù)學(xué)和編碼方面的能力表現(xiàn)顯著。

值得注意的是，此次Qwen可以說是史上最大規(guī)模開源，基礎(chǔ)模型直接釋放了7個參數(shù)型號，其中還有六七個數(shù)學(xué)、代碼模型。

像14B、32B以及輕量級Turbo模型勝過GPT-4o-mini。

除3B和72B模型外，此次所有開源模型均采用Apache 2.0許可。

• Qwen2.5：0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B和72B
• Qwen2.5-Coder：1.5B、7B和32B（on the way）
• Qwen2.5-Math：1.5B、7B和72B。

直接一整個眼花繚亂，已經(jīng)有網(wǎng)友開始用上了。

Qwen2.5 72B與LIama3.1 405B水平相當(dāng)

相比于Qwen2系列，Qwen2.5系列主要有這么幾個方面升級。

首先，全面開源。

他們研究表明，用戶對于生產(chǎn)用的10B-30B參數(shù)范圍以及移動端應(yīng)用的3B規(guī)模的模型有濃厚興趣。

因此在原有開源同尺寸（0.5/1.5/7/72B）基礎(chǔ)上，還新增了14B、32B以及3B的模型。

同時，通義還推出了Qwen-Plus與Qwen-Turbo版本，可以通過阿里云大模型服務(wù)平臺的API服務(wù)進(jìn)行體驗。

可以看到，超半數(shù)模型都支持128K上下文，最多可生成8K上下文。

在他們的綜合評測中，所有模型跟上一代相比實現(xiàn)了能力的躍遷，比如Qwen2.5-32B勝過Qwen2-72B，Qwen2.5-14B勝過Qwen2-57B-A14B。

其次，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集更大更高質(zhì)量，從原本7萬億個token擴(kuò)展到最多18萬億個token。

然后就是多方面的能力增強，比如獲得更多知識、數(shù)學(xué)編碼能力以及更符合人類偏好。

此外，還有在指令跟蹤、長文本生成（從1k增加到8K以上token）、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)理解（如表格）和結(jié)構(gòu)化輸出生成（尤其是JSON）方面均有顯著提升。

來看看實際效果。

表格理解

生成JSON輸出

此外，Qwen2.5模型總體上對系統(tǒng)提示的多樣性具有更強的適應(yīng)能力，增強了聊天機器人的角色扮演實現(xiàn)和條件設(shè)定能力。

那么就來看看具體模型能力如何。

旗艦?zāi)Ｐ驮谇拔囊呀?jīng)看到，它在各個任務(wù)都有明顯的進(jìn)步。

而像0.5B、1.5B以及3B這樣的小模型，性能大概是這樣的：

值得注意的是，Qwen2.5-0.5B型號在各種數(shù)學(xué)和編碼任務(wù)上的表現(xiàn)優(yōu)于Gemma2-2.6B。

除此之外，Qwen2.5還展現(xiàn)了指令調(diào)優(yōu)之后的模型性能，72B-Instruct在幾項關(guān)鍵任務(wù)中超越了更大的Llama-3.1-405B，尤其在數(shù)學(xué)（MATH：83.1）、編碼（LiveCodeBench：55.5）和聊天（Arena-Hard：81.2）方面表現(xiàn)出色。

還有像32B-Instruct、14B-Instruct以及Qwen2.5-Turbo，展現(xiàn)了與GPT-4o-mini相當(dāng)?shù)哪芰Α?/p>

Qwen史上最大規(guī)模開源

除了基礎(chǔ)模型，此次Qwen還放出了代碼和數(shù)學(xué)專業(yè)模型。

Qwen2.5-Coder提供了三種模型大小：1.5B、7B和32B版本（即將推出）。

主要有兩點改進(jìn)：代碼訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大以及編碼能力的增強。

Qwen2.5-Coder在更大規(guī)模的代碼數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，包括源代碼、文本代碼基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)，總計5.5萬億個token。

它支持128K上下文，覆蓋92種編程語言。開源的7B版本甚至超越了DeepSeek-Coder-V2-Lite和Codestral等更大型的模型，成為目前最強大的基礎(chǔ)代碼模型之一。

而數(shù)學(xué)模型這邊，Qwen2.5-Math主要支持通過CoT和TIR解決英文和中文數(shù)學(xué)問題。

目前不建議將此系列模型用于其他任務(wù)。

Qwen2.5-Math這一系列開源了包括基礎(chǔ)模型Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B、指令調(diào)優(yōu)模型Qwen2.5-Math-1.5B/7B/72B-Instruct，以及數(shù)學(xué)獎勵模型Qwen2.5-Math-RM-72B。

與Qwen2-Math系列僅支持使用思維鏈（CoT）解決英文數(shù)學(xué)問題不同，Qwen2.5-Math 系列擴(kuò)展支持使用思維鏈和工具集成推理（TIR）解決中英文數(shù)學(xué)問題。

跟上一版本相比，他們主要干了這三件事來實現(xiàn)基礎(chǔ)模型升級。

利用Qwen2-Math-72B-Instruct模型來合成額外的高質(zhì)量數(shù)學(xué)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

從網(wǎng)絡(luò)資源、書籍和代碼中收集更多高質(zhì)量的數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)，尤其是中文數(shù)據(jù)，跨越多個時間周期。

利用Qwen2.5系列基礎(chǔ)模型進(jìn)行參數(shù)初始化，展現(xiàn)出更強大的語言理解、代碼生成和文本推理能力。

最終實現(xiàn)了能力的提升，比如1.5B/7B/72B在高考數(shù)學(xué)問答中分別提升了 3.4、12.2、19.8 分。

好了，以上是Qwen2.5系列一整套堪稱「史上最大規(guī)模」的開源。

不叫草莓叫獼猴桃

阿里通義開源負(fù)責(zé)人林俊旸也分享了背后的一些細(xì)節(jié)。

他首先表示，在開源Qwen2的那一刻就開始了Qwen2.5項目。

在這過程中，他們認(rèn)識到了很多問題和錯誤。

比如在預(yù)訓(xùn)練方面，他們們只是專注于提高預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，使用了很多大家熟悉的方法。

比如文本分類器用于召回高質(zhì)量數(shù)據(jù)，LLM 評分器用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行評分，這樣就能在質(zhì)量和數(shù)量之間取得平衡。

還有在創(chuàng)建專家模型的同時，團(tuán)隊還利用它們生成合成數(shù)據(jù)。

在后期訓(xùn)練時候，用戶的反饋來幫助他們逐一解決問題，同時他們也在探索RLHF 方法，尤其是在線學(xué)習(xí)方法。

對于之后的升級和更新，他表示受o1啟發(fā)，認(rèn)為應(yīng)該深入研究推理能力。

值得一提的是，在Qwen2.5預(yù)熱之時，他們團(tuán)隊就透露不叫草莓，叫獼猴桃。

好了，現(xiàn)在獼猴桃可以快快用起來了。