大模型，阿里云不做选择题

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什么加速了云的发展？

自 2006 年云计算诞生之日算起，互联网和移动应用、云原生技术普及、企业向先进技术架构演进、中企全球化等因素，先后塑造了云计算的内在与外表，造就了一个数万亿规模的行业。

毋庸置疑的是，生成式 AI 将是云计算产业下一个革命性要素，但是，云厂商如何做大模型，行业内还没有达成一致。

开源与闭源，自研与投资，基础模型与工程化落地，技术创新与产业生态，阿里云没有做选择题，而是兼收并蓄，去构建一个 AI 与云的商业循环。

5 月 9 日，阿里云正式发布通义千问 2.5，中文性能全面赶超 GPT-4 Turbo，同时通义千问 1100 亿参数开源模型在多个基准测评收获最佳成绩，超越 Llama-3-70B，成为开源领網域最强大模型。此外阿里云还更新了百炼平台，更便于支持大型企业和成熟开发者的需求。

通义千问 2.5，地表最强中文大模型

基础模型是生成式 AI 产业的起点，模型本身在快速发展，从单一语言模型，到能处理文档、音视频、代码等各方面的能力，每个维度能力的宽度和深度都在快速地增加，在未来一段时间仍将继续迭代。

对于大模型厂商来说，本身的基础模型能力至少要保持在第一梯队，才有海量的用户基础和可持续的吸引力。相比通义千问 2.1 版本，通义千问 2.5 的理解能力、逻辑推理、指令遵循、代码能力分别提升 9%、16%、19%、10%，中文能力表现更为突出，在权威基准 OpenCompass 上，通义千问 2.5 得分追平 GPT-4 Turbo。

和部分厂商不同的是，阿里云开源和闭源两条路并重，在开源方面走的是 " 全模态、全尺寸 " 路线。" 阿里云的策略不是简简单单的开源，我们是要做开源最强的模型 "，阿里云 CTO 周靖人表示。

最新款开源的 1100 亿参数模型 Qwen1.5-110B，在 MMLU、TheoremQA、GPQA 等基准测评中超越了 Meta 的 Llama-3-70B 模型；在 HuggingFace 推出的开源大模型排行榜 Open LLM Leaderboard 上，Qwen1.5-110B 冲上榜首。

通义也不断丰富多模态模型和专有能力模型，例如通义千问视觉理解模型 Qwen-VL-Max 在多个多模态标准测试中超越 Gemini Ultra 和 GPT-4V，通义千问代码大模型 CodeQwen1.5-7B 是 HuggingFace 代码模型榜单 Big Code 的头名，也是助手通义灵码的底座。

周靖人提到，" 我们是全球唯一一家积极做最先进的 AI 模型，同时也敢于全方位开源的云计算厂商，因为我们认识到，今天只有把 AI 能力真正赋能给企业，才能推动整个企业产业的快速发展。"

百炼 2.0，开发性与自由度

大模型应用落地的过程中，需要试验各种各样的模型，并且企业希望以高性价比的方式融合在自己的业务开发里，业务场景复杂、自身数据敏感，企业如何安全高效地将大模型和业务有机结合，这是工程化落地的重要课题。

阿里云百炼的一大特点，在于最大程度的开放性和自由度。当下一些大模型应用平台采用封闭链路，不支持替换原子能力，导致企业开发应用时无法引入自研插件，和业务场景充分融合。

百炼 2.0 平台从模型开发、应用开发到算力底座全面更新。" 当下企业应用大模型存在三种范式：一是对大模型开箱即用，二是对大模型进行微调和持续训练，三是基于模型开发应用，其中最典型的需求是 RAG，以企业数据对大模型进行知识增强。围绕这些需求，百炼打造了模型中心和应用中心，提供最丰富的模型和最易用的工具箱。" 周靖人说。

对希望直接调用模型进行推理的企业，百炼集成了上百款大模型 API，除了通义、Llama、ChatGLM 等系列，还首家托管百川等系列三方模型，值得一提的是，这可能是阿里大手笔投资大模型创业厂商带来的优势。

对需进一步训练模型的用户，百炼提供从数据管理、模型调优、评测到部署的全链路模型服务，用户可弹性按需调用算力，无需关心底层架构。训练过程可视化，还可自动评测模型质量，并与其他模型对比。

对希望打造 RAG 应用的企业，百炼支持 Assistant API 开发模式，可在百炼上轻松创建知识库，并一键开启知识检索增强（RAG），通过 Assistant API 联合输出。同时，百炼支持 agent 智能体开发，并能实现多智能体协作、对话记忆等高级功能。

大模型生态亟需建设

相比于海外市场，国内对大模型生态建设的需求更高。据外媒消息，美国初步计划对最先进的专有 AI 模型实施出口管制，诸如此类风险，要靠系统生态协作来缓解单点难题。

开源模型和百炼平台也是是生态建设一部分，开源模型能够让更多的开发者使用，并于其上搭建更复杂的应用，甚至更复杂的 Agent，更好地服务企业，从而推动 AI 产业的发展。百炼平台能够链接模型能力和业务场景，帮助大模型在各行各业落地。