日前，阿里云通义千问方面宣布开源320亿参数模型Qwen1.5-32B系列，包括Qwen1.5-32B-Base模型和Qwen1.5-32B-Chat模型。

据了解，作为Qwen1.5模型系列的最新成员，除了GQA，Qwen1.5-32B在模型架构上和Qwen1.5系列其他模型并无差异。而GQA能让Qwen1.5-32B在提供模型服务时具有更高的推理效率潜力，在性能、效率和内存占用之间实现了更理想的平衡。例如相比通义千问14B开源模型，其在智能体场景下能力更强，而相比通义千问72B开源模型的推理成本则更低。

据阿里云通义千问方面公布的测试结果显示，在基础能力层面，Qwen1.5-32B在MMLU、GSM8K、HumanEval以及BBH等多种任务上的表现虽然与720亿参数模型相比略有逊色，但优于其他300亿参数级别模型（Llama2-34B、Mixtral-8×7B）。

在Chat模型层面，阿里云通义千问方面遵循Qwen1.5的评估方案，还测试了Qwen1.5-32B-Chat在MT-Bench与Alpaca-Eval2.0上的表现。结果显示，Qwen1.5-32B-Chat模型得分超过8分，与Qwen1.5-72B-Chat之间的差距相对较小。

在多语言能力层面，阿里云通义千问方面选取了包括阿拉伯语、西班牙语、法语等在内的12种语言，在考试、理解、数学及翻译等多个领域做了评测。结果显示，Qwen1.5-32B具备出色的多语言能力，表现仅略逊于72B模型。此外，阿里云通义千问方面还测试了Qwen1.5-32B-Chat在长文本评估任务中的表现，结果显示，该模型在长达32K tokens的上下文中表现优秀。

对此阿里云方面表示，“我们期望Qwen1.5-32B的发布能帮助用户为下游应用找到更优的解决方案，以应对14B模型在智能体场景下能力偏弱、72B模型推理成本过高等问题”。

值得一提的是，至此阿里云通义千问方面已相继开源包括5亿、18亿、40亿、70亿、140亿、320亿、720亿参数规模在内的7款大模型，并在海内外开源社区的累计下载量已突破300万。

对此阿里云CTO周靖人曾指出，“开源生态对促进中国大模型的技术进步与应用落地至关重要，通义千问将持续投入开源，希望成为‘AI时代最开放的大模型’，与伙伴们共同促进大模型生态建设”。

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