究竟 Qwen 是什么？
Qwen，全称为“通义千问”（Tongyi Qianwen），是由阿里巴巴集团开发并推出的一系列大型语言模型（LLM）。它并不是一个单一的模型，而是一个模型家族，包含了不同规模、不同用途的版本，旨在处理各种自然语言处理（NLP）任务。你可以将它理解为一个强大的人工智能助手，能够理解和生成人类语言。
Qwen 是什么类型的模型？
Qwen 系列模型基于先进的Transformer架构，这是目前大型语言模型领域最主流的技术基础。这种架构使得模型能够有效地处理长文本序列，理解上下文，并生成连贯、相关的回复。它经过海量文本和代码数据的训练，具备了广泛的知识储备和语言能力。
Qwen 模型家族有哪些成员？
Qwen 系列模型以其参数量的不同而分为多个版本，以满足不同应用场景的需求。常见的版本包括：
- Qwen1.5 / Qwen2: 这是核心的基础模型系列，随着技术发展不断迭代。
- 不同参数规模： 从轻量级的0.5亿 (0.5B)、18亿 (1.8B)、40亿 (4B)、70亿 (7B)，到中等规模的140亿 (14B)，再到超大规模的720亿 (72B) 参数模型。参数量越大，模型的能力通常越强，但也需要更多的计算资源。
- Base Models vs. Chat Models: 通常分为基础模型 (Base Model) 和对话模型 (Chat Model)。基础模型更适合进行下游任务的微调，而对话模型则经过了指令遵循和对话能力的优化，更适合直接用于问答、聊天等交互式应用。
- 多模态模型 (如 Qwen-VL): 某些版本（如Qwen-VL）还具备处理图像信息的能力，可以理解图片内容并进行问答，是跨越文本和视觉界限的多模态AI。
Qwen 具备哪些核心能力？
作为一个强大的语言模型，Qwen 具备多种关键能力，使其能够应对广泛的任务：
- 文本生成： 能够根据给定的提示或指令，生成流畅、自然的文本内容，包括文章、故事、诗歌、剧本等创意文本。
- 知识问答： 基于其庞大的训练数据，能够回答各种领域的问题，提供信息和解释。
- 语言翻译： 支持多种语言之间的翻译，帮助跨越语言障碍。
- 文本摘要： 能够理解长篇文章或文档，并提取关键信息，生成简洁的摘要。
- 代码生成与理解： 能够根据自然语言描述生成代码，解释代码的功能，甚至帮助调试错误。
- 逻辑推理： 在一定程度上能够进行逻辑判断和推理，解决特定类型的问题。
- 指令遵循： 经过优化后，能够很好地理解用户的指令并执行相应的任务。
为何要关注或使用 Qwen？
在众多大型语言模型中，Qwen 之所以受到关注并被许多开发者和企业采用，在于它具备一系列突出的优势和特性。
Qwen 的主要优势是什么？
选择使用 Qwen 可能基于以下几个关键原因：
- 性能优异： Qwen 系列模型，尤其是一些大型版本，在多项公开的语言模型能力评测基准上表现出色，显示出强大的理解、生成和推理能力，在中文处理方面尤其具有优势。
- 支持长上下文： Qwen 支持处理非常长的文本输入（例如 Qwen1.5 支持最高 128k tokens 的上下文窗口），这对于处理长文档、进行复杂对话或需要回顾大量信息的任务至关重要。
- 多语言能力： Qwen 在设计和训练时考虑了多语言支持，不仅中文能力强劲，在英文等其他语言上也有良好的表现。
- 模型版本丰富： 提供从轻量级到超大规模的多种模型尺寸，使得用户可以根据自己的计算资源、性能需求和应用场景选择最合适的模型，无论是部署在边缘设备还是大型服务器集群。
- 开源可用性： Qwen 的部分核心模型（如 Qwen1.5 的大部分尺寸）已进行开源，这极大地降低了开发者和研究人员的使用门槛，允许他们在本地进行模型部署、微调和二次开发。
- 企业级支持： 作为阿里巴巴云推出的模型，Qwen 在其平台上提供了稳定可靠的API服务和配套的AI开发工具，为企业级应用提供了保障。
选择一个合适的大模型需要综合考虑性能、成本、易用性、可部署性等多个因素。Qwen 提供的一系列模型和灵活的访问方式，使其成为许多AI应用开发的有力选项。
在哪里可以获取或使用 Qwen？
想要体验或将 Qwen 应用到自己的项目中，有多种途径可以获取模型或使用其提供的服务。
Qwen 模型和服务的获取渠道有哪些？
主要的使用和获取途径包括：
- 开源社区平台： Qwen 的部分开源模型权重文件和代码可以在一些知名的开源AI模型社区找到并下载，例如 Hugging Face 和阿里巴巴旗下的 ModelScope（魔搭社区）。这些平台提供了模型的详细信息、使用示例和社区支持。
- 云服务提供商平台： 作为阿里巴巴的产品，Qwen 在阿里巴巴云的平台上提供了丰富的服务。您可以通过阿里巴巴云的人工智能平台 PAI (Platform of Artificial Intelligence) 或者其专门的AI模型服务来调用 Qwen 的API。
- 模型下载： 对于开源版本，您可以直接下载模型文件，然后使用开源的推理框架（如 Transformers, vLLM 等）在您自己的硬件设备上部署和运行模型。
- 在线体验： 在 ModelScope 或阿里巴巴云的一些服务页面，可能会提供在线的 Qwen 模型演示或试用入口，让您无需部署即可快速体验模型的能力。
获取不同版本 Qwen 的注意事项：
不同版本的 Qwen（如 Qwen1.5-7B-Chat, Qwen1.5-72B-Base 等）可能在不同的平台上提供，或者只有部分版本是开源的。在获取前，最好查阅官方文档或平台说明，确认所需版本的可用性、许可协议和获取方式。
如何开始体验和使用 Qwen？
使用 Qwen 的方式取决于您选择的获取渠道和使用目的。以下是几种常见的入门方法：
通过 API 调用使用 Qwen
这是对于开发者来说最常见的企业级应用方式。您可以通过云服务提供商（如阿里巴巴云）提供的API接口来调用 Qwen 模型的能力。
- 注册并开通服务： 在相应的云平台上注册账号，并开通 Qwen 或相关大模型服务。
- 获取 API Key： 生成用于身份验证和访问控制的 API Key 或 Token。
- 阅读开发者文档： 详细阅读平台提供的 API 文档，了解请求的格式、参数、返回的数据结构以及调用限制等。
- 编写代码： 使用您熟悉的编程语言（如 Python）和相应的SDK或HTTP请求库，构建API请求，发送文本给模型，并处理返回结果。
通常 API 调用是以发送一个包含用户输入（Prompt）的请求到服务器，服务器端的模型处理后，将生成的回复作为响应返回给您的应用程序。
下载开源模型并在本地或私有环境部署
如果您希望对模型有更多的控制权，或者需要在没有外部网络的情况下运行，可以选择下载开源模型权重进行本地部署。
- 下载模型权重： 从 Hugging Face 或 ModelScope 等平台下载所需版本的 Qwen 模型文件。
- 准备运行环境： 确保您的硬件满足模型运行的要求（特别是显存/内存），并安装必要的软件库，如 PyTorch 或 TensorFlow，以及 Transformers 库或其他推理框架。
- 编写推理代码： 使用下载的模型文件和推理框架编写代码，加载模型，然后对输入的文本进行推理，获得输出。
这种方式提供了灵活性，但需要一定的技术基础和计算资源。
使用在线平台或演示界面
对于非开发者或希望快速体验的用户，可以直接使用平台提供的在线界面。
- 访问 ModelScope 或阿里巴巴云上提供 Qwen 体验入口的页面。
- 在网页界面输入您的问题或指令。
- 等待模型处理并显示结果。
这种方式最为便捷，适合初步了解模型能力。
使用 Qwen 模型成本如何计算？
使用 Qwen 模型的成本取决于您的使用方式和选择的具体模型版本。
通过 API 调用 Qwen 的成本
通过云服务API调用大模型通常是按量付费的模式。
- 按 Token 计费： 最常见的计费方式是根据模型处理的文本长度（包括输入给模型的 Prompt 和模型生成的回复）来计算。文本会被分割成一个个小的单元，称为 Token。费用通常是“每千个 Token”的价格。不同模型版本（尤其是参数量更大的模型）以及输入和输出 Token 的价格可能不同。
- 资源使用费： 部分服务可能还会收取一定的计算资源使用费，但这通常包含在 Token 费用中或有其他打包方式。
- 免费额度或试用： 云服务商通常会提供一定的免费额度或新用户试用期，允许您在不产生费用的情况下测试和初步使用模型。
下载开源模型本地部署的成本
如果您下载开源模型并在自己的硬件上运行，直接的模型权重文件是免费获取的（遵循相应的开源许可）。但您需要承担以下成本：
- 硬件成本： 购买或租赁高性能计算硬件（特别是带有足够显存的GPU）。
- 电力成本： 运行高性能计算硬件会消耗大量电力。
- 运维成本： 维护硬件、安装软件、保证系统稳定运行所需的人力和时间成本。
这种方式的初始投入可能较高，但如果使用量巨大且持续，长期来看可能比API调用更具成本效益。
成本考量建议：
在决定使用哪种方式以及选择哪个模型版本时，建议您：
- 评估您的预估使用量（例如，每天或每月的Token数量）。
- 比较不同模型版本在所需任务上的性能差异与其对应的 Token 价格。
- 查阅云服务提供商官方最新的价格列表和计费规则。
- 对于开源模型，评估您现有的或需要购买的硬件资源能否满足运行要求。
Qwen 总结
综上所述，Qwen 是阿里巴巴开发的一系列功能强大的大型语言模型，提供多种参数规模和版本以适应不同的应用需求。它在文本生成、知识问答、代码编写等多种任务上表现出色，并支持长上下文和多语言。用户可以通过开源社区下载模型，或通过阿里巴巴云等平台调用API来使用 Qwen。使用成本方面，API调用通常按Token计费，而本地部署的成本主要体现在硬件和电力消耗。了解 Qwen 的不同特性和使用途径，能够帮助您更好地利用这一工具来解决实际问题或进行创新开发。
