MODEL PROFILE · 模型档案

Qwen-72B

阿里巴巴 · Qwen · Qwen-72B

🤗 Hugging Face &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 ModelScope &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Paper &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🖥️ Demo **通义千问-72B**(**Qwen-72B**)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的模型。Qwen-72B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-72B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-72B-Chat。本仓库为Qwen-72B的仓库。 1. **大规模高质量训练语料**:使用超过3万亿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-72B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开源模型。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-72B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。 4. **较长的上下文支持**:Qwen-72B支持32k的上下文长度。

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模型权重待核验
档案更新时间2026/10/31 06:33:01
OVERVIEW

模型介绍

🤗 Hugging Face &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 ModelScope &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 Paper &nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🖥️ Demo **通义千问-72B**(**Qwen-72B**)是阿里云研发的通义千问大模型系列的720亿参数规模的模型。Qwen-72B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-72B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-72B-Chat。本仓库为Qwen-72B的仓库。 1. **大规模高质量训练语料**:使用超过3万亿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-72B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开源模型。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-72B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。 4. **较长的上下文支持**:Qwen-72B支持32k的上下文长度。

主要特点

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

局限与注意事项

暂无足够来源支持具体缺点结论。请重点验证实际任务表现、时延、数据政策、许可与版本生命周期。

PRICING & COST

来源报价与费用分析

同一模型在不同渠道、地区和配置下可能采用不同价格。下表独立保留各渠道报价,不将渠道价格视为厂商官方统一价格。

来源 / 渠道输入输出计费单位采集时间
暂未取得可核验报价,请查阅来源渠道。

按月估算基础 Token 费用

—

预估不包含缓存优惠、阶梯定价、多模态附加费用、网络检索、税费及推理额外输出。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公开评测与运行配置

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。

查看完整已收录榜单 →

常见问题

开放权重是否代表可以免费商用?

不一定。应核对具体版本许可证、商用门槛和使用政策。自部署还会产生算力和维护成本。

这些价格是实时结算价格吗?

不是实时结算价格,而是带采集时间的来源报价快照。请到对应渠道核对当前版本、区域、折扣和计费方式。

资料来源与可追溯记录

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。