模型介绍
Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版，保留了解码器-only 变压器模型架构，带有 SwiGLU 激活函数、RoPE 和多头注意力机制。它提供了九种模型大小，并增强了多语言和对话模型的能力，支持长达 32,768 个标记的上下文长度。所有模型均已启用角色扮演的系统提示，代码在 transformers 中支持原生实现。
语言理解能力
常出现语义误判，导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
5.7
知识覆盖范围
知识盲区显著，常出现事实性错误与过时信息重复。
5.8
推理能力
无法保持连贯推理链条，常出现因果倒置或数据误算。
3.8
模型比较
Qwen1.5-14B-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样，Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记，并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
Qwen1.5-14B-Chat vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务方面表现出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多个权威基准测试中达到了或接近行业顶级水平。
相关模型
Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样，Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记，并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
Qwen3-32B (Thinking)
Qwen3 是 Qwen 系列中的最新一代大型语言模型，提供一系列密集型和混合专家（MoE）模型。
Qwen1.5-72B-Chat
Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版，仍采用解码器-only 的 Transformer 架构模型，具有 SwiGLU 激活函数、RoPE 和多头注意力机制。它提供了九种不同的模型大小，并增强了多语言和对话模型的能力，支持高达 32,768 个标记的上下文长度。所有模型均启用了角色扮演的系统提示，代码在 transformers 中原生支持实现。
Qwen1.5-7B-Chat
Qwen1.5 是 Qwen2 的测试版，保持了解码器-only 变压器模型架构，具有 SwiGLU 激活函数、RoPE 和多头注意力机制。它提供了九种模型大小，并增强了多语言和聊天模型能力，支持 32,768 个标记的上下文长度。所有模型均已启用角色扮演的系统提示，代码在 transformers 中支持本地实现。
Qwen-Max-0428
Qwen-Max 是阿里巴巴推出的 API 模型。这是 0428 版本。
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