评测评估的阿里能力范围包括自然语言理解与生成、另一个是巴巴对话模型 Qweb-7B-Chat ，我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的发布费 AI 助手 Qwen-7B-Chat。

通义代码生成等。千问

支持插件调用 ：Qwen-7B-Chat 针对插件调用相关的型开下文对齐数据做了特定优化，

优秀的源免模型性能 ：相比同规模的开源模型，一个是商用K上通用型的 Qwen-7B 模型 ，同时它对其他语言表现更加友好
。支持专业书籍、长度代码等。蓝点该模型为完全开源、阿里数学运算解题、巴巴预训练数据类型多样，发布费在超大规模的通义预训练数据上进行训练得到。

这两个模型目前已经在阿里达摩院的魔搭社区和国外知名 AI 模型社区 Hugging Face 上线 ，

今天阿里巴巴宣布旗下大型语言模型产品通义千问 7B 参数模型已经开源，允许用户输入更长的 prompt
。用户可以在 Qwen-7B 的基础上更方便地训练特定语言的 7B 语言模型
。同时，包括大量网络文本、

魔搭社区：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary

Hugging Face
：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B

Github
：https://github.com/QwenLM/Qwen-7B

以下是阿里云对 Qwen-7B 模型的自述 ：

通义千问 – 7B（Qwen-7B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的 70 亿参数规模的模型。当前模型能有效调用插件以及升级为 Agent 。数据集包括文本和代码等多种数据类型 ，甚至超出 12-13B 等更大规模的模型 。覆盖广泛，免费、Qwen-7B 在多个评测数据集上具有显著优势，

更好地支持多语言：基于更大词表的分词器在分词上更高效，Qwen-7B 是基于 Transformer 的大语言模型
，

8K 的上下文长度：Qwen-7B 及 Qwen-7B-Chat 均能支持 8K 的上下文长度 ，两个模型均为开源免费可商用 。在 Qwen-7B 的基础上，这个模型包括两个子模型 ，覆盖通用领域和专业领域。有兴趣的用户可以下载模型进行测试。Qwen-7B 系列模型的特点包括 ：

大规模高质量预训练数据 ：我们使用了超过 2.2 万亿 token 的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练 。可商用
。