阿里Qwen1.5-32B开源，评测超Mixtral MoE，挑战SOTA性价比

本文主要是介绍阿里Qwen1.5-32B开源，评测超Mixtral MoE，挑战SOTA性价比，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

阿里巴巴近日震撼开源其最新力作——Qwen1.5-32B大语言模型。在当前AI领域，大模型的开发与应用已成为评估技术进步的重要标尺。Qwen1.5-32B的问世，不仅再次证明了阿里在AI技术研发领域的深厚实力，更是在性能与成本之间找到了一个新的平衡点。

Qwen1.5-32B模型简介

Qwen1.5-32B继承了Qwen系列模型的卓越传统，拥有320亿参数，是在Qwen1.5系列中规模适中、性价比极高的模型。这一新成员不仅在多项评测中轻松超越了此前最强的开源大模型Mixtral 8×7B MoE，甚至在某些方面接近或超过了720亿参数的Qwen1.5-72B模型，展现出了非凡的性能。

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核心优势

Qwen1.5-32B模型的最大亮点在于其卓越的性价比。与参数量更大的模型相比，Qwen1.5-32B所需的显存仅为一半，这意味着在维持高性能输出的同时，大幅降低了使用门槛。这一特点使得Qwen1.5-32B不仅适用于研究机构的深入研究，也能够被广大AI爱好者及小型团队应用于实际项目中，极大地扩展了其使用范围。

Qwen1.5-32B模型的技术创新主要体现在两方面：首先是其高效的模型架构，使得在较低的计算资源消耗下依然能保持高性能输出；其次是在训练过程中引入的grouped query attention (GQA)技术，进一步提高了推理效率。此外，Qwen1.5-32B模型还采用了基于人类反馈的强化学习对齐训练，显著提升了模型在多轮对话中的表现能力。

模型效果

在多项业界标准评测中，Qwen1.5-32B的性能均表现卓越。它在多模态语言理解（MMLU）、数学问题求解（Math）、编程问题生成（HumanEval）等基准测试中取得了高分，甚至在某些领域超越了同类中规模更大的模型。特别是在GSM8K测试中，Qwen1.5-32B以77.4%的得分显著超过了其他300亿参数规模的模型，验证了其在处理数学问题上的出色能力。