阿里云通义千问系列 AI 开源模型升至 Qwen2：5 个尺寸、上下文长度最高支持 128K tokens

通义千问（Qwen）今天宣布经过数月的努力，Qwen 系列模型从 Qwen1.5 到 Qwen2 的重大升级，并已在 Hugging Face 和 ModelScope 上同步开源。

附上 Qwen 2.0 主要内容如下：

• 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

• 在中文英语的基础上，训练数据中增加了 27 种语言相关的高质量数据；

• 多个评测基准上的领先表现；

• 代码和数学能力显著提升；

• 增大了上下文长度支持，最高达到 128K tokens（Qwen2-72B-Instruct）。

模型基础信息

Qwen2 系列包含 5 个尺寸的预训练和指令微调模型，其中包括 Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B。

模型	Qwen2-0.5B	Qwen2-1.5B	Qwen2-7B	Qwen2-57B-A14B	Qwen2-72B
参数量	0.49B	1.54B	7.07B	57.41B	72.71B
非 Embedding 参数量	0.35B	1.31B	5.98B	56.32B	70.21B
GQA	True	True	True	True	True
Tie Embedding	True	True	False	False	False
上下文长度	32K	32K	128K	64K	128K

在 Qwen1.5 系列中，只有 32B 和 110B 的模型使用了 GQA。这一次，所有尺寸的模型都使用了 GQA，以便让大家体验到 GQA 带来的推理加速和显存占用降低的优势。

模型评测

相比 Qwen1.5，Qwen2 在大规模模型实现了非常大幅度的效果提升。我们对 Qwen2-72B 进行了全方位的评测。

在针对预训练语言模型的评估中，对比当前最优的开源模型，Qwen2-72B 在包括自然语言理解、知识、代码、数学及多语言等多项能力上均显著超越当前领先的模型，如 Llama-3-70B 以及 Qwen1.5 最大的模型 Qwen1.5-110B。