阿里云百炼平台近日宣布上线了Qwen2.5-Turbo百万长文本模型，Qwen2.5-Turbo模型由通义千问团队开发，支持处理高达100万tokens的超长上下文，相当于100万个英文单词或150万个汉字。

11月15日，阿里通义实验室推出了代码模式，该功能使得用户能够通过简单的日常语言指令生成各种应用，包括小游戏、数据图表、网站和简历等。用户只需访问通义网页版（tongyi.ai），点击输入框中的“代码模式”即可开始体验这一全新交互方式。

通义千问团队近日宣布开源其最新的Qwen2.5-Coder全系列，这一举措旨在推动Open Code LLMs的发展。Qwen2.5-Coder以其强大、多样和实用性受到关注。Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型在代码能力上达到了SOTA水平，与GPT-4o相当，展现出全面的能力

大型语言模型（LLM）的崛起为人工智能应用带来了革命性的变化，然而，它们在处理表格数据方面却存在着明显的不足。 浙江大学计算创新研究院的研究团队针对这一问题，推出了一款名为 TableGPT2的全新模型，它能够直接且高效地整合和处理表格数据，为商业智能(BI)和其他数据驱动型应用开辟了新的可能性。TableGPT2的核心创新在于其独特的表格编码器，该编码器专门设计用于捕获表格的结构信息和单元格内容信息，从而增强模型处理现实应用中常见的模糊查询、缺失列名和不规则表格的

近日，一款名为Molmo的开源多模态人工智能模型引起了业界广泛关注。这个由Qwen2-72B为基础、借助OpenAI的CLIP作为视觉处理引擎的AI系统，正以其出色的性能和创新的功能挑战传统商业模型的霸主地位。Molmo的突出特点在于其高效的性能表现。尽管体积相对较小，但它在处理能力上可以与规模大十倍的竞争对手相媲美。这种"小而精"的设计理念不仅提高了模型的效率，也为其在各种应用场景中的部署提供了更大的灵活性。与传统多模态模型相比，Molmo的创新之处在于其引入的指向功能。这一特

​2024年云栖大会在杭州盛大开幕，阿里巴巴集团CEO、阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在会上发表了主题演讲。大会期间，阿里巴巴宣布了一系列重磅硬核发布，包括通义千问新一代开源模型Qwen2.5的推出，该模型在性能上超越了Llama405B，稳居“最强开源大模型”的位置。

通义千问团队宣布，继Qwen2发布三个月后，Qwen家族的最新成员——Qwen2.5系列语言模型正式开源。这标志着可能是历史上最大规模的开源发布之一，包括了通用语言模型Qwen2.5，以及专门针对编程和数学领域的Qwen2.5-Coder和Qwen2.5-Math模型。

阿里巴巴集团的通义千问QwenLM项目遭遇了Github页面意外下线，用户访问时收到404错误。项目负责人林俊旸在朋友圈回应表示团队并未消失，正与官方沟通解决页面下线问题。尽管团队努力，页面仍无法访问。值得一提的是，该团队近期发布了Qwen2-VL模型，此模型在处理长达20分钟的视频内容方面表现出色，刷新了多模态模型的多项权威评测指标，部分指标超越了GPT-4o和Claude3.5-Sonnet等先进模型。

​9月2日，通义千问宣布开源其第二代视觉语言模型Qwen2-VL，并在阿里云百炼平台上推出2B、7B两个尺寸及其量化版本模型的API，供用户直接调用。Qwen2-VL模型在多个方面实现了性能的全面提升。它能够理解不同分辨率和不同长宽比的图片，在DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等基准测试中创下全球领先的表现。

阿里巴巴云计算部门发布全新AI模型Qwen2-VL，具备理解视觉内容的强大功能，能实时分析长达20分钟的视频，并总结视频内容、回答相关问题，提供在线聊天支持。在第三方基准测试中，Qwen2-VL部分指标超越了包括Meta的Llama3.1、OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude3Haiku和Google的Gemini-1.5Flash在内的领先模型。支持英语、中文及多种欧洲、亚洲语言，适配全球用户。模型提供三个参数版本，7B和2B版本在Apache2.0许可证下开源，允许商业使用。Qwen2-VL还引入了Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding技术，提升模型在不同分辨率图像处理和跨模态信息整合的能力。该模型旨在提升对视觉数据的理解和处理能力，是视觉语言模型技术的突破，阿里巴巴将继续探索其更多应用场景。

​阿里巴巴达摩院的通义千问团队在2024年8月30日宣布了其最新成果——Qwen2-VL模型的重大更新。Qwen2-VL模型在图像理解、视频处理和多语言支持方面均实现了显著提升，为关键性能指标设定了新的基准。

阿里巴巴的“通义千问”团队发布了一款名为Qwen2Math Demo的数学模型，该模型在处理文字输入的数学问题、图片和截图中的公式方面表现出色，甚至在MATH数据集上的表现超越了GPT-4，提高了9.6%的分数。模型推出三个版本，其中72B版本尤其突出，不仅在数学难题上胜过GPT-4，还在GSM8K、MATH等经典测试集上超过了Llama-3.1。模型通过专门设计的数学语料库进行训练，包含高质量的数学文本、书籍、代码和题目。Qwen2-Math在中文数据集CMATH和高考试题上同样表现出色，各版本相对于同规模的基础模型均有所提升。此模型为数学问题提供了强大的解决方案，但使用时应注重自我学习和实践。

阿里巴巴集团近日公布了2025财年第一季度的业绩报告，其中阿里云表现尤为突出。财报显示，阿里云营收同比增长6%，达到265.49亿元，AI相关产品收入实现了三位数的增长，公共云业务也实现了两位数的增长。经调整EBITA利润同比增长155%，达到23.37亿元。

阿里巴巴近期发布了全新开源语音模型Qwen2-Audio，这款模型在语音识别、翻译和音频分析方面表现出色，实现了显著性能提升。Qwen2-Audio提供基础版和指令微调版，支持多种语言，如中文、粤语、法语、英语和日语，为情感分析和翻译应用提供了便利。相较于Qwen-Audio，Qwen2-Audio在架构和性能上进行了全面优化，预训练阶段采用更自然的语言提示，提升理解和泛化能力。指令跟随能力增强，能更准确理解用户指令。模型引入语音聊天和音频分析模式，输出符合人类期望。在性能测试中，Qwen2-Audio超越OpenAI的Whisper-large-v3，在语音识别和翻译准确性上表现出强劲竞争力。

阿里云推出Qwen2-Math系列大型语言模型，专注于数学解题能力，超越现有开源模型并媲美知名闭源模型，包括GPT-4、Claude-3.5-Sonnet、Gemini-1.5-Pro和Llama-3.1-405B。这一系列的基础是Qwen2模型，经过数学专业语料库的深度预训练，涵盖数学网络文本、专业书籍、代码实例和考试题目，甚至由Qwen2自主生成的数据。Qwen2-Math-Instruct模型通过结合密集奖励信号、模型回答正确与否的二元信号和组相对策略优化技术，显著提升了数学解题能力。在实际应用中，该模型在2024年AIME、2023年AMC、国际数学奥林匹克等考试中表现出色。阿里云团队正在开发支持英语和中文的双语模型，并计划推出多语言版本，旨在提升解决复杂数学问题的能力。Qwen2-Math的推出将为教育和科研等领域带来重大变革。

Arcee AI 最近发布了其最新的开源语言模型Arcee-Nova，该模型基于Qwen2-72B-Instruct，性能几乎达到GPT-4水准，展现出色的逻辑推理、创意写作、代码生成、语言理解和客户服务应用等多元功能。经过多样化的通用数据集调优和强化学习优化，Arcee-Nova具备跨领域适应性，在OpenLLM Leaderboard2.0中表现出领先地位。这款模型通过其全面的能力，在客户服务、内容创作、软件开发和个性化教育等领域展现出广泛的应用前景，显著提升行业效率和体验。

阿里云推出“Qwen-Audio”，一款大型音频语言模型，革新语音交互体验。型号能接收多种音频输入，执行音频分析并直接响应语音指令。用户提供独特的音交互模式，无需文字输入，直接通过语音交流，并在音频中提供声音和文本分析。具备智能理解能力，能够结合多音源指令并解析，如区分单一声音、多声道对话及命令，并协助音频解释和响应。性能超越先前优秀模型，特别是在基于音频的指令跟踪功能与聊天模式上。具备开源特性，促进多模态语言发展。产品将分为Qwen2-Audio和Qwen-Audio-Chat，进一步优化多种音频操作体验。在无需特定任务调整的前提下，模型展示了卓越性能。特别在英文自动语音识别（ASR）与聊天任务上表现出色。强调跨声音、音乐和混合音频集的强大指令跟踪功能，显著优于其他大型语言模型（LALM）与Qwen-Audio。

近日，一款以Qwen2为基础的模型 Arcee Spark ，在180万个样本数据上进行了微调，具有128k token上下文。 Arcee Spark 的发布，引起了广泛的关注，尤其是在人工智能领域的从业者中，更是引发了一股热潮。

近日，斯坦福大学的大模型测评榜单HELM MMLU发布了最新结果。斯坦福大学基础模型研究中心主任Percy Liang发文指出，阿里巴巴的通义千问Qwen2-72B模型在排名上超过了Llama3-70B，成为表现最优的开源大模型。

今天凌晨，阿里巴巴通义千问团队发布了Qwen2系列开源模型。该系列模型包括5个尺寸的预训练和指令微调模型:Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B以及Qwen2-72B。关键信息显示，这些模型的参数数量和性能较前一代 Qwen1.5有显著提升。