在人工智能领域，开源模型的蓬勃发展为技术创新和应用普及注入了强大的动力。其中，阿里云的Qwen系列模型，以其卓越的性能、全面的功能和活跃的社区生态，成为了备受瞩目的焦点。本文将深入剖析Qwen系列模型的丰富种类、技术优势、社区与平台支持、广泛应用场景，并将其与国内其他一些优秀的开源模型进行对比分析，旨在为开发者、研究者和行业从业者提供一份全面而深入的参考。
Qwen系列模型：种类繁多，各具特色
Qwen系列模型并非单一模型，而是一个包含多种规模和功能的模型家族，旨在满足不同应用场景的需求。该系列模型以其卓越的性能和灵活性，在自然语言处理、代码生成、多模态交互等领域展现出强大的实力。
Qwen2： 作为Qwen系列的核心成员，Qwen2包含了从0.5b到72b等多种规模的预训练和指令微调模型。这些模型在多语言处理、长文本处理、代码生成、数学和逻辑推理等能力上表现出色，并在mmlu、gpqa、humaneval等国际测评中得到了验证，证明了其优异的性能。
Qwen2-VL： Qwen2-VL是基于Qwen2的视觉语言大模型，同样提供了多种规模选择，包括Qwen2-VL-2B、Qwen2-VL-7B模型等。该模型在视觉理解基准上达到了先进的性能，不仅能够理解20分钟以上的视频，还可与手机、机器人等设备集成，根据视觉环境和文本指令进行自动操作，为智能设备的应用开辟了新的可能性。目前Qwen2-VL-72B只开源了API。
Qwen2.5-Coder： 专注于代码领域的Qwen2.5-Coder模型，于2024年11月12日开源，提供了0.5b/1.5b/3b/7b/14b/32b等多种尺寸选择。每个尺寸都开源了base和instruct模型，可实现代码生成、代码推理、代码修复等核心任务性能的显著提升，是开发者的得力助手。
CodeQwen1.5： CodeQwen1.5是基于Qwen语言模型初始化的，拥有7B参数的模型。它采用了GQA架构，并经过了约3T tokens代码相关的数据进行预训练，共计支持92种编程语言、且最长支持64K的上下文输入。在代码生成、长序列建模、代码修改、SQL能力等方面表现出色，能够满足开发者在不同代码场景下的需求。
Qwen系列模型的技术优势：助力生态发展
Qwen系列模型的成功，离不开其独特的技术优势。这些优势不仅提升了模型的性能，也为生态发展提供了坚实的基础。
高性能表现： Qwen系列模型在多项基准测试中名列前茅，例如Qwen2-72B在权威测评中超过了美国的Llama-3-70b等模型，这使得其在开源社区中备受关注，吸引了大量开发者使用和基于其进行二次开发。高性能是Qwen系列模型的核心竞争力之一。
多语言支持： Qwen2系列模型除了英语和中文外，还接受过另外27种语言的数据训练，Qwen2-VL更是支持理解图像中多种语言的文本。这大大拓展了其应用场景和适用范围，能够满足全球不同地区用户的需求，为全球化应用提供了便利。
长文本处理能力： 部分模型如Qwen2-7b-instruct和Qwen2-72b-instruct支持长达128k tokens的上下文长度，能够更好地处理长文本内容。这为一些需要处理长篇文档、复杂对话等场景的应用提供了有力支持，使得模型能够更好地理解和生成长文本内容。
Qwen系列模型的社区与平台支持：构建繁荣生态
一个成功的开源项目，离不开活跃的社区和完善的平台支持。Qwen系列模型在这方面表现出色，构建了一个繁荣的生态系统。
开源社区活跃度高： Qwen系列模型在全球开源社区中引起了热烈反响，全球基于Qwen系列二次开发的衍生模型数量不断增加，截至2024年9月底已突破7.43万，超越llama系列衍生模型的7.28万。并且有超过1500款基于Qwen二次开发的模型和应用，这些衍生项目涵盖了众多领域和应用场景，进一步丰富了Qwen系列的开源生态，为开发者提供了更多的选择和灵感。
多平台集成与支持： Qwen系列模型已集成到Hugging Face Transformers、vLLM等第三方框架中，同时其API还登陆了阿里云百炼平台、魔搭社区等。这方便了开发者下载、使用和调用模型，为开发者提供了便捷的开发体验，促进了模型的广泛应用和技术交流，降低了开发门槛。
Qwen系列模型的应用场景：无限可能
Qwen系列模型的功能和性能，使其在众多领域都具备广泛的应用前景。
自然语言处理领域： Qwen系列模型可用于文本生成、问答系统、机器翻译、文本分类等多种自然语言处理任务。它可以帮助开发者快速构建各种智能语言应用，如智能写作助手、智能客服、知识问答平台等，提升工作效率和用户体验。
代码开发领域： Qwen2.5-Coder和CodeQwen1.5等代码模型，能够协助开发者进行代码生成、代码理解、代码修复等工作，提高编程效率和代码质量。尤其适合编程“小白”以及需要快速生成代码框架和逻辑的开发者，降低了编程的门槛。
多模态交互领域： Qwen-VL和Qwen2-VL等多模态模型，支持图像和文本的联合处理，可应用于图像问答、视觉对话、视频内容理解与生成等场景。这为用户提供更加丰富和直观的交互体验，如智能图像识别与描述系统、视频智能分析与创作平台等，开创了全新的应用模式。
Qwen系列模型与国内其他一些开源模型的对比
性能表现对比
自然语言理解与生成： Qwen2-72b在多个权威测评中表现突出，其性能大幅超越了著名的开源模型Llama3-70b、Mixtral-8x22b等，在自然语言理解、知识、多语言等多项能力上展现出强大的优势，取得了十几项世界冠军。而智谱AI的ChatGLM-4-9B模型则在中文学科能力上有显著提升，相比ChatGLM3-6B提升了50%，在综合能力上也提升了40%，在中文相关的自然语言处理任务中有着较好的表现。因此，在自然语言理解和生成方面，Qwen2-72b和ChatGLM-4-9B各有千秋。
代码与数学能力： Qwen2系列模型汲取了CodeQwen1.5的强大代码经验，在代码和数学能力上实现了显著提升。例如，Qwen2-72b-instruct在8种编程语言上的性能超越了Llama-3-70b-instruct，在多个数学基准测试中性能也分别超越了Llama-3-70b-instruct 。智谱AI的ChatGLM系列模型也具备一定的代码理解和生成能力，智谱清言提供了丰富的文档和代码功能，允许用户根据自身行业需求对模型进行训练和优化。由此可见，Qwen2系列在代码和数学能力方面更胜一筹。
长文本处理能力： Qwen2系列中的72b指令微调版模型增大了上下文长度支持，最高可达128k token，在大海捞针实验中，能够完美处理128k上下文长度内的信息抽取任务，表现优于其他多数开源模型。相比之下，Llama2 Long具有长达32,000个token的上下文窗口，也能较好地处理长文本，但Qwen2-72b在长文本处理能力上更为突出。这意味着Qwen2-72b在处理长篇文档和复杂信息时具有更大的优势。
模型架构与技术特点对比
Qwen： Qwen模型使用了大规模数据进行训练，数据量达到3万亿个token，数据源广泛，涵盖公共网页文档、百科全书、书籍等，同时包含多语言数据，尤其是英语和汉语。模型采用了Transformer架构，并结合了多种技术创新，如所有尺寸的模型都使用了分组查询注意力（GQA），从而使得模型推理大大加速，显存占用明显降低。Qwen模型在架构和技术上的创新，使其在性能和效率上都取得了显著提升。
ChatGLM： 基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2架构，采用了多层感知机（MLP）等技术，对模型进行了优化和改进，以提高模型的性能和效率。其模型架构在处理中文文本时具有一定的优势，能够更好地适应中文语言的特点和表达习惯。因此，ChatGLM在处理中文文本时可能更具优势。
百川： 采用了Transformer架构，并对其进行了修改，例如使用RoPE和Alibi位置编码、SwiGLU激活函数和Xformers优化注意力等，这些改进有助于提高模型的性能和效率，使其在多项基准测试中表现出色。百川模型在Transformer架构的基础上进行了优化，使其在性能上有所提升。
数据与训练对比
数据规模与质量： Qwen模型的数据量巨大，且经过了严格的数据预处理，包括去重、基于规则和机器学习方法的过滤、采样等，以保证数据质量，提高模型的泛化能力。百川2使用了包含2.6万亿词元的训练语料，数据来源广泛，包括互联网、书籍、论文和代码库等内容，同样经过了精心的筛选和处理，以确保数据的高质量和多样性。在数据规模和质量方面，Qwen和百川2都投入了大量的精力。
训练方法： Qwen在模型训练方面，结合了有监督微调、反馈模型训练以及在线DPO等方法，还采用了在线模型合并的方法减少对齐税，提升了模型的基础能力以及智能水平。百川2则采用了分布式训练，并利用了混合精度、参数分割等技术来训练大规模参数模型，同时还对模型进行了多方面的优化，如监督微调、奖励模型训练、PPO强化学习等。在训练方法上，Qwen和百川2都采用了多种先进的技术，以提升模型的性能。
开源生态与社区支持对比
Qwen： 阿里云开源的Qwen系列模型，在不到一年时间，总下载量已突破1600万次，并且在海内外开源社区，基于Qwen二次开发的模型和应用已经超过1500款，开源生态发展迅速，社区活跃度高，得到了全球开发者的广泛关注和参与。Qwen在开源生态和社区支持方面表现出色，吸引了大量的开发者。
ChatGLM： 智谱AI开源的ChatGLM系列模型，也拥有庞大的用户群体和活跃的社区，智谱AI不断更新和优化模型，为开发者提供了丰富的文档和技术支持，促进了开源生态的发展，推动了模型在自然语言处理领域的广泛应用。ChatGLM在开源生态和社区支持方面也具有一定的优势。
百川： 百川的开源也为国内的大模型研究和应用做出了重要贡献，其开源模型在社区中得到了一定的关注和使用，研究人员和开发者可以基于百川模型进行各种实验和开发，推动语言模型技术的不断进步。百川在开源生态和社区支持方面仍有提升空间。
安全性对比
Qwen2-72b-instruct模型在安全性方面与GPT-4的表现相当，并且显著优于Mixtral-8x22b模型，在处理多语言不安全查询时，能够有效降低生成有害响应的比例。百川2也通过了多项安全评估，显示其安全性优于其他一些开源语言模型。因此，Qwen2-72b-instruct在安全性方面表现优异。
总而言之，Qwen系列模型以其丰富的种类、卓越的性能、全面的功能和活跃的社区生态，在开源社区中占据了重要的地位。通过与国内其他开源模型的对比分析，我们可以更清晰地认识到Qwen系列模型的优势和特点，从而更好地利用这些模型来推动人工智能技术的发展和应用。
