# Qwen2 – 阿里云开源的新一代通义千问大模型

- Link: https://paooo.com/aigc-news/27857/
- Published: 2026-07-09T19:31:44+08:00
- Author: 站外新闻

## Qwen2是什么

Qwen2是由阿里云通义千问团队开源的新一代大语言模型，该系列涵盖了从0.5B到72B不等的
五个规模模型，在中文和英文基础上增加了27种语言的高质量数据，大幅提升了模型的自然
语言理解、代码编写、数学解题和多语言处理能力。Qwen2支持最长达128K tokens的上下文
长度，优化了模型的泛化性和应用潜力。该系列模型在多个评测基准上表现优异，赶超Meta
的Llama-3-70B，目前已在Hugging Face和ModelScope平台开源。

阅读目录

 * [Qwen2是什么](https://paooo.com/aigc-news/27857/#qwen2%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Qwen2的模型信息](https://paooo.com/aigc-news/27857/#qwen2%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e4%bf%a1%e6%81%af)
 * [Qwen2的官网入口](https://paooo.com/aigc-news/27857/#qwen2%e7%9a%84%e5%ae%98%e7%bd%91%e5%85%a5%e5%8f%a3)
 * [Qwen2的模型评测](https://paooo.com/aigc-news/27857/#qwen2%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e8%af%84%e6%b5%8b)
 * [Qwen2的模型亮点](https://paooo.com/aigc-news/27857/#qwen2%e7%9a%84%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e4%ba%ae%e7%82%b9)

![Qwen2](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/qwen2-1.avif)

## Qwen2的模型信息

  |  模型名称 |  参数量 (B) |  非Embedding参数量 (B) |  是否使用GQA |  是否Tie Embedding |  上下文长度 (tokens) |  
   |  Qwen2-0.5B |  0.49 |  0.35 |  是 |  是 |  32K |  
 |  Qwen2-1.5B |  1.54 |  1.31 |  是 |  是 |  32K |  
 |  Qwen2-7B |  7.07 |  5.98 |  是 |  否 |  128K |  
 |  Qwen2-57B-A14B |  57.41 |  56.32 |  是 |  否 |  64K |  
 |  Qwen2-72B-Instruct |  72.71 |  70.21 |  是 |  否 |  128K |

 * **参数量**：模型总的参数数量，以B（十亿）为单位。
 * **非Embedding参数量**：除去词嵌入（Embedding）部分的参数数量。
 * **是否使用GQA**：模型是否采用了GQA（Generalized Query Answering）技术。
 * **是否Tie Embedding**：模型是否使用了输入和输出层共享参数的技术。
 * **上下文长度**：模型能够处理的最大上下文长度，以tokens为单位。

## Qwen2的官网入口

 * 官方博客介绍：[https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2/](https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2/)
 * GitHub地址：[https://github.com/QwenLM/Qwen2](https://github.com/QwenLM/Qwen2)
 * Hugging Face地址：[https://huggingface.co/Qwen](https://huggingface.co/Qwen)
 * ModelScope地址：[https://modelscope.cn/organization/qwen](https://modelscope.cn/organization/qwen)
 * Hugging Face在线Demo：[https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct](https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2-72B-Instruct)

## Qwen2的模型评测

 * Qwen2系列在多个评测基准上表现出色，特别是在Qwen2-72B模型上，实现了大幅度的效果
   提升。
 * 在自然语言理解、知识、代码、数学和多语言等多项能力上，Qwen2-72B显著超越了当前
   领先的模型，如Llama-3-70B和Qwen1.5的110B模型。
 * 在16个基准测试中，Qwen2-72B-Instruct展现了在基础能力和对齐人类价值观方面的平衡，
   超越了Qwen1.5的72B模型，并与Llama-3-70B-Instruct相匹敌。

![Qwen2的性能](https://paooo.com/wp-content/uploads/2026/07/qwen2-benchmarks.avif)

## Qwen2的模型亮点

 * **代码 & 数学**：Qwen2在代码和数学方面的能力显著提升，成功融合了CodeQwen1.5的
   经验，并在多种编程语言上实现效果提升。数学能力通过大规模高质量数据支持，实现了解
   题能力的飞跃。
    ⌊Qwen2的代码数学能力⌉
 * **长文本处理**：Qwen2系列的Instruct模型在32k上下文长度上训练，并通过技术如YARN
   扩展至更长上下文，Qwen2-72B-Instruct能完美处理128k上下文长度的信息抽取任务。
 * **安全性**：在多语言不安全查询类别中，Qwen2-72B-Instruct在安全性方面与GPT-4相当，
   且显著优于Mistral-8x22B模型，减少了生成有害响应的比例。
 * **多语言能力**：Qwen2在多语言评测中表现优异，增强了27种语言的处理能力，并优化
   了语言转换问题，降低了模型发生语言转换的概率。

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