大家都说通义大模型好，究竟好在哪？

都说国产大模型“通义千问”能打，到底是真强还是智商税？今天就带你看看，这个国产“AI猛将”凭什么火出圈！

从一个问号开始的探索

如今的AI领域竞争激烈，提到大模型，许多人第一反应可能是GPT、Llama等大牌“选手”。然而，阿里巴巴的“通义千问”却让不少开发者拍案称好。这个国产大模型究竟有什么过人之处，为什么让大家纷纷点赞？今天，我们就来一起揭开通义千问的“好”是如何做到的。

开源之路上的“用户之选”——好在哪？

好在真正让利开发者。

2023年4月，阿里巴巴推出通义千问，选择了“全开源”的策略，成为全球开发者关注的焦点。而在2024年的云栖大会上，阿里云进一步发布了Qwen2.5系列，包括多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，涵盖从0.5B到72B的完整规模。Qwen2.5的开源不仅让开发者能够自由使用，更支持多样化的指令跟随、量化等版本，总计100多个开源模型，刷新了行业记录，大家可以在魔搭社区中自行下载进行应用。

这一策略带来了巨大的影响。在Qwen2.5发布的短短几小时内，Hugging Face联合创始人Clément Delangue迅速发文称赞Qwen2.5为“最强开源模型”，并宣布其性能超越了Llama 405B。这一认可不仅展示了Qwen2.5的技术实力，也说明其开源策略赢得了全球开发者的青睐。

从Hugging Face的反响中可以看出，通义千问“好”在它是真正以开发者为核心的开源模式：不仅让更多小团队以低成本获取一流的AI技术，还能通过自由定制和本地化适配，带来灵活性与创新性。

打造开源生态的“顶流”——好在哪？

好在低门槛、高包容的社区效应。

得益于通义千问的开源模式，特别是Qwen2.5的高效能表现，通义千问的生态系统逐步发展，成为全球开发者的“顶流”选择。云栖大会上的数据显示，Qwen2.5的下载量已超过4000万。Qwen2.5-72B更是在MMLU-redux等多个全球权威评测基准上表现优异，以不到Llama3.1-405B五分之一的参数超越了后者，成为全球最强开源大模型的代表。

Hugging Face社区上也纷纷涌现出大量基于Qwen2.5的衍生模型，仅在Qwen2系列发布后的数周内，衍生模型数量就突破7.43万个，成为全球衍生数量最多的系列模型。Hugging Face CEO Clément Delangue公开表示，Qwen2.5是当前开源模型的巅峰，而其“高性价比之王”——Qwen2.5-32B更是被誉为开发者首选。

通义千问Qwen2.5的开源生态之“好”，就在于它不仅仅是一个模型，更像是全球开发者间的共享语言和交流空间，使开发者们的想法和创意能够汇聚并迅速落地。

从“文字”到“视觉”的进阶——好在哪？

好在多模态智能的前沿探索。

2024年9月19日的云栖大会上，阿里云发布了Qwen2.5的视觉语言模型Qwen2-VL-72B。这个模型不仅能处理文字，还能识别图片、理解视频内容，甚至可以操作手机和机器人，成为多模态智能的典范。

Qwen2-VL能识别不同分辨率和长宽比的图片，理解20分钟以上长视频，具备自主操作手机和机器人的视觉智能体能力。日前权威测评LMSYS Chatbot Arena Leaderboard发布最新一期的视觉模型性能测评结果,Qwen2-VL-72B成为全球得分最高的开源模型。

法国工程师Maziyar Panahi在Qwen2发布后不久，便基于Qwen2-7B开发了12种不同的微调模型，并盛赞Qwen2为多模态应用的“最佳选择”。Maziyar还称Qwen2的细致能力超过了同类模型，用在跨语境的视觉处理、翻译和内容生成方面优势显著。这让Qwen2不仅成为开发者的“工具”，更像是一个全能的智能伙伴，能在多场景中实现复杂的多模态处理。

多模态的优势让Qwen大模型在AI应用场景上更进一步，带来了广告、教育、创意设计等多领域的升级体验，这就是Qwen大模型的独特之“好”。

普惠之路上的“日常助手”——好在哪？

好在落地性与生活化。

通义千问不仅在开发者圈内广受欢迎，也逐步渗透到了普通用户的生活中，成为了“触手可及”的智能助手。云栖大会展示了Qwen2.5在多语言和人机交互方面的进展，Qwen2.5-72B能够支持中文、法文、日文等29种语言，角色扮演、结构化数据处理等任务得到了显著提升。

通义千问的Qwen2.5更是进入了中国一汽等大型企业的工作流程。基于Qwen2.5，一汽开发了智能BI系统，通过自然语言查询生成数据分析图表，极大提高了企业数据分析的效率。无论是教育、制造还是金融，Qwen2.5的高性能、低成本和广泛适应性让AI真正走进了生活。

Qwen2.5的普惠性体现在它让AI触手可及，让每个使用者都能从中体验到智能的乐趣和效率的提升。

从“隐形新秀”到全球开发者心中的“开源巨星”，通义千问以其独特的开源模式、多模态能力和普惠性，成了开发者和用户心中的“国货之光”。尤其在云栖大会上，Qwen2.5的发布让大家见证了国产大模型在技术和生态上的崛起，成为全球瞩目的开源“顶流”。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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