モデル情報

Qwen-7B

阿里巴巴 · Qwen · Qwen-7B

🤗 Hugging Face &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 ModelScope &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Paper &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🖥️ Demo **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。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在Qwen-7B的基础上,我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。相较于最初开源的Qwen-7B模型,我们现已将预训练模型和Chat模型更新到效果更优的版本。本仓库为Qwen-7B预训练模型的仓库。 1. **大规模高质量训练语料**:使用超过2.4万亿tokens的数据进行预训练,包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据,涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。 2. **强大的性能**:Qwen-7B在多个中英文下游评测任务上(涵盖常识推理、代码、数学、翻译等),效果显著超越现有的相近规模开源模型,甚至在部分指标上相比更大尺寸模型也有较强竞争力。具体评测结果请详见下文。 3. **覆盖更全面的词表**:相比目前以中英词表为主的开源模型,Qwen-7B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好,方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。

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情報更新日時2026/11/2 19:17:10
OVERVIEW

モデル紹介

🤗 Hugging Face &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 ModelScope &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Paper &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🖥️ Demo **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。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样,覆盖广泛,包括大量网络文本、专业书籍、代码等。同时,在Qwen-7B的基础上,我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。相较于最初开源的Qwen-7B模型,我们现已将预训练模型和Chat模型更新到效果更优的版本。本仓库为Qwen-7B预训练模型的仓库。 1. **大规模高质量训练语料**:使用超过2.4万亿tokens的数据进行预训练,包含高质量中、英、多语言、代码、数学等数据,涵盖通用及专业领域的训练语料。通过大量对比实验对预训练语料分布进行了优化。 2. **强大的性能**:Qwen-7B在多个中英文下游评测任务上(涵盖常识推理、代码、数学、翻译等),效果显著超越现有的相近规模开源模型,甚至在部分指标上相比更大尺寸模型也有较强竞争力。具体评测结果请详见下文。 3. **覆盖更全面的词表**:相比目前以中英词表为主的开源模型,Qwen-7B使用了约15万大小的词表。该词表对多语言更加友好,方便用户在不扩展词表的情况下对部分语种进行能力增强和扩展。

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:other。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。