Qwen 2现已推出，点击此处。

Qwen是由阿里云推出的一系列基于Transformer的大型语言模型，在海量数据上进行预训练，这些数据包括网页文本、书籍、代码等。

Qwen 1.5新增功能

• 6种模型尺寸，包括0.5B、1.8B、4B（默认）、7B、14B、32B（新增）和72B。
  • ollama run qwen:0.5b
  • ollama run qwen:1.8b
  • ollama run qwen:4b
  • ollama run qwen:7b
  • ollama run qwen:14b
  • ollama run qwen:32b
  • ollama run qwen:72b
  • ollama run qwen:110b
• 聊天模型在人类偏好方面性能显著提升。
• 支持基础模型和聊天模型的多语言。
• 稳定支持所有尺寸模型的32K上下文长度。

原始Qwen模型提供四种不同的参数大小：1.8B、7B、14B和72B。

特性

• 低成本部署：推理所需的最小内存小于2GB。

• 大规模高质量训练语料库：模型在超过2.2万亿个token上进行预训练，包括中文、英文、多语言文本、代码和数学，涵盖通用和专业领域。预训练语料库的分布已通过大量消融实验进行了优化。

• 良好的性能：Qwen支持较长的上下文长度（1.8b、7b和14b参数模型为8K，72b参数模型为32K），在多个中文和英文下游评估任务（包括常识、推理、代码、数学等）上显著超越同规模的现有开源模型，甚至在一些基准测试中超越了一些更大规模的模型。

• 更全面的词汇覆盖率：与基于中文和英文词汇的其他开源模型相比，Qwen使用超过15万个token的词汇表。这个词汇表对多种语言更友好，使用户无需扩展词汇表即可直接进一步增强特定语言的能力。

• 系统提示：Qwen可以通过系统提示实现角色扮演、语言风格转换、任务设置和行为设置。

参考

GitHub

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