文章摘要
【关 键 词】 开源大模型、Qwen1.5-110B、性能提升、社区响应、多语言支持
Qwen1.5-110B模型开源：国内通义千问开源了一款千亿级参数模型Qwen1.5-110B，该模型在多个基准测试中超越了Llama 3 70B，成为最强的开源大模型。
性能提升：Qwen1.5-110B相较于之前的720亿参数模型在性能上有明显提升，尤其在中文能力方面，优势更为明显。
社区响应：模型开源后，社区热烈响应，Ollama平台迅速上线，帮助用户在本地环境运行大语言模型。
尺度定律（Scaling Laws）：文章提到了尺度定律在Llama 3和Qwen1.5-110B中的应用，强调了模型规模增加带来的性能提升，以及在模型大小扩展方面仍有很大的提升空间。
长文本和多语言能力：Qwen1.5-110B在长文本处理和多语言支持方面表现出色，支持包括中文、英文在内的多种语言，并且在12个较大的语言中表现不逊于GPT-3.5。
型号丰富度：开源模型的型号丰富度为用户提供了更多选择，尤其是在大模型应用向端侧转移的背景下。
阿里的开源策略：文章提到了阿里巴巴在开源大模型方面的积极态度，强调了其“把开源进行到底”的策略，并分析了其背后的技术层面和战略层面的考量。
开源与闭源模型的竞争：尽管闭源模型如GPT系列和Claude系列目前占据领先地位，但开源模型正不断取得新进展，形成激烈的竞争态势。
文章通过对比Qwen1.5-110B和Llama 3模型，展示了开源大模型在性能、中文处理能力、长文本处理和多语言支持方面的优势，同时强调了开源社区对于这些模型的积极响应和支持。此外，文章还探讨了开源大模型的发展趋势，以及阿里巴巴在推动开源大模型发展方面的策略和动机。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 3174字 | 13分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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