通义千问-7B（Qwen-7B）是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B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。

Qwen-7B-Chat是在在Qwen-7B的基础上，使用对齐机制打造了基于大语言模型的AI助手Qwen-7B-Chat。

通义千问的评测效果也很好，超过了LLaMA2：

Model	MMLU	C-Eval	GSM8K	HumanEval	WMT22 (en-zh)
LLaMA-7B	35.1	-	11.0	10.5	8.7
LLaMA 2-7B	45.3	-	14.6	12.8	17.9
Baichuan-7B	42.3	42.8	9.7	9.2	26.6
ChatGLM2-6B	47.9	51.7	32.4	9.2	-
InternLM-7B	51.0	52.8	31.2	10.4	14.8
Baichuan-13B	51.6	53.6	26.6	12.8	30.0
LLaMA-13B	46.9	35.5	17.8	15.8	12.0
LLaMA 2-13B	54.8	-	28.7	18.3	24.2
ChatGLM2-12B	56.2	61.6	40.9	-	-
Qwen-7B	56.7	59.6	51.6	24.4	30.6

从上图的评测中可以看到，阿里通义千问在MMLU得分第一，超过了LLaMA2系列模型，而其他方面的得分也很高。最重要的是这个模型中文支持良好，开源免费商用！

Qwen-7B-Chat版本的基础模型是Qwen-7B，模型信息卡： https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/Qwen-7B

Qwen-7B-Chat

模型基本信息