简介： 击败Meta，阿里Qwen2.5再登全球开源大模型王座

9月19日云栖大会，阿里云CTO周靖人发布通义千问新一代开源模型Qwen2.5，旗舰模型Qwen2.5-72B性能超越Llama405B，

再登全球开源大模型王座。Qwen2.5全系列涵盖多个尺寸的大语言模型、多模态模型、数学模型和代码模型，每个尺寸都有

基础版本、指令跟随版本、量化版本，总计上架100多个模型，刷新业界纪录。

Qwen2.5全系列模型都在18T tokens数据上进行预训练，相比Qwen2，整体性能提升18%以上，拥有更多的知识、更强的编

程和数学能力。Qwen2.5-72B模型在MMLU-rudex基准（考察通用知识）、MBPP基准（考察代码能力）和MATH基准（考察数

学能力）的得分高达86.8、88.2、83.1。

Qwen2.5支持高达128K的上下文长度，可生成最多8K内容。模型拥有强大的多语言能力，支持中文、英文、法文、西班牙

文、俄文、日文、越南文、阿拉伯文等29种以上语言。模型能够丝滑响应多样化的系统提示，实现角色扮演和聊天机器

人等任务。在指令跟随、理解结构化数据（如表格）、生成结构化输出（尤其是JSON）等方面Qwen2.5都进步明显。

语言模型方面，Qwen2.5开源了7个尺寸，0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、72B，它们在同等参数赛道都创造了业界最佳

成绩，型号设定充分考虑下游场景的不同需求，3B是适配手机等端侧设备的黄金尺寸；32B是最受开发者期待的“性价比

之王”，可在性能和功耗之间获得最佳平衡，Qwen2.5-32B的整体表现超越了Qwen2-72B。

在MMLU-redux等十多个基准测评中，Qwen2.5-72B表现超越Llama3.1-405B

72B是Qwen2.5系列的旗舰模型，其指令跟随版本Qwen2.5-72B-Instruct在MMLU-redux、MATH、MBPP、LiveCodeBench、

Arena-Hard、AlignBench、MT-Bench、MultiPL-E等权威测评中表现出色，在多个核心任务上，以不到1/5的参数超越了拥

有4050亿巨量参数的Llama3.1-405B，继续稳居“全球最强开源大模型”的位置。

专项模型方面，用于编程的Qwen2.5-Coder和用于数学的Qwen2.5-Math都比前代有了实质性进步。Qwen2.5-Coder在多

达5.5Ttokens的编程相关数据上作了训练，当天开源1.5B和7B版本，未来还将开源32B版本；Qwen2.5-Math支持使用

思维链和工具集成推理（TIR）解决中英双语的数学题，是迄今为止最先进的开源数学模型系列，本次开源了1.5B、7B、

72B三个尺寸和一款数学奖励模型Qwen2.5-Math-RM。

多模态模型方面，广受期待的视觉语言模型Qwen2-VL-72B正式开源，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LMSYSChatbotArenaLeaderboard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。

Qwen2-VL-72B在权威测评LMSYSChatbotArenaLeaderboard成为成为全球得分最高的开源视觉理解模型

自从2023年8月开源以来，通义在全球开源大模型领域后来居上，成为开发者尤其是中国开发者的首选模型。性能上，通

义大模型日拱一卒，逐步赶超美国最强开源模型Llama，多次登顶HuggingFace全球大模型榜单；生态上，通义从零起步、

开疆拓土，与海内外的开源社区、生态伙伴、开发者共建生态网络，截至2024年9月中旬，通义千问开源模型下载量突破

4000万，Qwen系列衍生模型总数超过5万个，成为仅次于Llama的世界级模型群。

HuggingFace数据显示，截至9月中旬Qwen系列原生模型和衍生模型总数超过5万个

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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