Qwen2.5-72B

Qwen2.5-72B 是阿里巴巴通义千问团队于 2024 年 9 月发布的旗舰级大语言模型，代表了 Qwen 系列的最高水平。该模型在 18 万亿 tokens 上进行预训练（相比 Qwen2 的 7 万亿 tokens 扩展了 2.5 倍），在语言理解、推理、数学、编程和人类偏好对齐等广泛基准测试中展现出顶尖性能。

核心优势

性能媲美 Llama-3-405B

Qwen2.5-72B-Instruct 的性能可与 Llama-3-405B-Instruct 相媲美，而参数量仅为其 1/5（72B vs 405B），在多项开源和商业模型对比中表现出色。

超大规模预训练

• 预训练数据：18 万亿 tokens（相比 Qwen2 的 7 万亿扩展 2.5 倍）
• 多语言支持：涵盖多语言文本数据
• 领域专业性：包含科学文献、代码等领域特定语料

后训练优化

实施了超过 100 万样本的精细监督微调和多阶段强化学习，显著增强：

• 人类偏好对齐
• 长文本生成能力
• 结构化数据分析
• 指令遵循能力

技术亮点

长上下文支持

• Qwen2.5-Turbo 通过渐进式上下文长度扩展策略，经历四个阶段：
  • 32,768 tokens
  • 65,536 tokens
  • 131,072 tokens
  • 最终达到 262,144 tokens

Qwen2.5-1M 超长上下文

通过 Dual Chunk Attention 机制，无需额外训练即可将上下文长度从 4K 扩展到 256K，最终达到 100 万 tokens。

性能表现

综合基准测试

Qwen2.5-72B-Instruct 在以下领域表现顶尖：

• 知识：MMLU-Pro 等知识密集型任务
• 推理：逻辑推理和常识推理
• 数学：数学问题解决
• 编程：代码生成和理解
• 人类偏好对齐：Arena-Hard 等基准

API 模型性能

• Qwen2.5-Turbo：性价比优于 GPT-4o-mini
• Qwen2.5-Plus：与 GPT-4o 竞争力相当
• Qwen2.5-Max：在知识（MMLU-Pro）、编程（LiveCodeBench）、综合评估（LiveBench）和人类偏好对齐（Arena-Hard）等基准上表现强劲

模型家族

Qwen2.5 系列包含多个专业模型：

• Qwen2.5-Math：数学专用模型
• Qwen2.5-Coder：代码生成专用
• QwQ：推理专用模型
• Qwen2.5-VL：多模态视觉语言模型

市场影响

到 2025 年，Qwen 在总下载量上超越 Llama，成为最常用的微调基础模型。

使用场景

• 企业知识问答：强大的知识理解和长文本处理能力
• 内容创作：长文本生成、文章写作、创意内容
• 代码开发：编程辅助、代码解释、算法设计
• 教育培训：知识传授、答疑解惑、个性化学习
• 数据分析：结构化数据理解和分析
• 多语言应用：支持多种语言的理解和生成

部署方式

开源部署

• 完全开源，可在 Hugging Face 和 ModelScope 下载
• 支持 vLLM、TGI、SGLang 等推理框架
• 可在本地 GPU 或云端部署

API 服务

阿里云提供托管 API 服务：

• Qwen2.5-Turbo（高性价比）
• Qwen2.5-Plus（高性能）
• Qwen2.5-Max（旗舰性能）

优缺点

优点：

• 开源免费：Apache 2.0 许可证，商业友好
• 顶尖性能：媲美 Llama-3-405B，参数量仅 1/5
• 超长上下文：支持高达 100 万 tokens
• 中文优化：阿里巴巴开发，中文理解和生成能力强
• 丰富生态：有完整的模型家族和工具链

缺点：

• 显存需求：72B 模型需要较大显存（完整精度约 144GB）
• 推理速度：相比小模型推理速度较慢
• 国际知名度：相比 GPT/Claude 在国际市场知名度较低

成本对比

对于自托管部署：

• Qwen2.5-72B：需要 A100 80GB x 2 或 H100 80GB x 2
• Llama-3-405B：需要 A100 80GB x 8 或更多

Qwen2.5-72B 在达到相似性能的同时，硬件成本降低约 75%。

总结

Qwen2.5-72B 是开源社区最强的 70B 级别模型之一，特别适合：

• 需要中文优化的应用
• 寻求 Llama-3-405B 性能但硬件预算有限的团队
• 需要长上下文能力的场景
• 希望完全开源、可自主部署的企业

对于国内用户，Qwen2.5 结合阿里云生态，提供了完整的从模型到部署的解决方案。对于国际用户，它是性价比最高的开源大模型选择之一。