摘要
实现性能、效率和内存的最佳平衡
4 月 7 日消息，阿里云通义千问开源 320 亿参数模型 Qwen1.5-32B，可最大限度兼顾性能、效率和内存占用的平衡，为企业和开发者提供更高性价比的模型选择。目前，通义千问共开源了 7 款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破 300 万。
通义千问此前已开源 5 亿、18 亿、40 亿、70 亿、140 亿和 720 亿参数的 6 款大语言模型并均已升级至 1.5 版本，其中，几款小尺寸模型可便捷地在端侧部署，720 亿参数模型则拥有业界领先的性能，多次登上 HuggingFace 等模型榜单。此次开源的 320 亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡，例如，相比 14B 模型，32B 在智能体场景下能力更强；相比 72B，32B 的推理成本更低。通义千问团队希望 32B 开源模型能为下游应用提供更好的解决方案。
基础能力方面，通义千问 320 亿参数模型在 MMLU、GSM8K、HumanEval、BBH 等多个测评中表现优异，性能接近通义千问 720 亿参数模型，远超其他 300 亿级参数模型。
Chat 模型方面，Qwen1.5-32B-Chat 模型在 MT-Bench 评测得分超过 8 分，与 Qwen1.5-72B-Chat 之间的差距相对较小。
多语言能力方面，通义千问团队选取了包括阿拉伯语、西班牙语、法语、日语、韩语等在内的 12 种语言，在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了测评。Qwen1.5-32B 的多语言能力只略逊于通义千问 720 亿参数模型。
