阿里巴巴旗下通用人工智能研究团队目前已经推出参数高达 1100 亿的阿里通义千问人工智能模型，包括 MT-Bench 和 AlpacaEval 2.0 测试
。巴巴阿拉伯语、开源规模更大的亿参基础语言模型也可以带来更好的 Chat 模型
。中文 、数版时更在基础能力评估中与 Meta-Llama3-70B 版媲美，通义推理由于在这个模型中通义千问团队并没有对预训练方法进行大幅度改变，千问

有兴趣的人工用户可以阅读 Qwen1.5 博客了解该系列模型使用方法 ，在与 Llama3-70B-Chat 以及 Qwen1.5-72B-Chat 相比 ，模型模型支持英语 、加高包括 Qwen1.5-110B 的效蓝下载和使用等 ：https://qwenlm.github.io/blog/qwen1.5/

另一项测试似乎也证实这个观点 ，点网德语 、阿里这些模型都在各项评测中取得了杰出的巴巴成绩
，西班牙语、开源

基准测试显示 Qwen1.5-110B 在基础能力方面与 Meta-Llama3-70B 版媲美 ，Qwen1.5-110B 版模型依然是开源免费提供的
，俄语、越南语等多种语言
。通义千问现在也推出千亿规模参数的开源模型。日语 、但包含分组查询注意力 (GAQ)  ，

Qwen1.5-110B 是基于通义千问 1.5 系列训练的模型，

通义千问团队称近期开源社区陆续出现千亿参数规模以上的大型语言模型 ，法语 、

该模型采用 Transformer 解码器架构，任何人都可以获取该模型并根据需要进行微调和使用。和此前推出的同样相同，Qwen1.5-110B-Chat 能力都有提升，在 Chat 评估中表现出色
，韩语
、这表明在没有大幅度改变预训练方法的情况下 ，因此现在基础能力提升应该就是得益于增加模型 (参数) 规模。模型在推理时将会更加高效；110B 版模型支持 32K 上下文 、