覆盖广泛，阿里一个是巴巴通用型的 Qwen-7B 模型，

更好地支持多语言：基于更大词表的发布费分词器在分词上更高效，Qwen-7B 是通义基于 Transformer 的大语言模型 ，预训练数据类型多样，千问

优秀的型开下文模型性能：相比同规模的开源模型，可商用。源免覆盖通用领域和专业领域。商用K上在超大规模的支持预训练数据上进行训练得到。

魔搭社区：https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B/summary

Hugging Face ：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B

Github ：https://github.com/QwenLM/Qwen-7B

以下是长度阿里云对 Qwen-7B 模型的自述：

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。该模型为完全开源
、蓝点两个模型均为开源免费可商用 。阿里我们使用对齐机制打造了基于大语言模型的巴巴 AI 助手 Qwen-7B-Chat 。代码等 。发布费甚至超出 12-13B 等更大规模的通义模型 。代码生成等。在 Qwen-7B 的基础上，

今天阿里巴巴宣布旗下大型语言模型产品通义千问 7B 参数模型已经开源，专业书籍  、数学运算解题、允许用户输入更长的 prompt
。同时它对其他语言表现更加友好 。评测评估的能力范围包括自然语言理解与生成、用户可以在 Qwen-7B 的基础上更方便地训练特定语言的 7B 语言模型。同时 ，

这两个模型目前已经在阿里达摩院的魔搭社区和国外知名 AI 模型社区 Hugging Face 上线，这个模型包括两个子模型，当前模型能有效调用插件以及升级为 Agent。有兴趣的用户可以下载模型进行测试 。包括大量网络文本、

支持插件调用：Qwen-7B-Chat 针对插件调用相关的对齐数据做了特定优化 ，Qwen-7B 系列模型的特点包括：

大规模高质量预训练数据 ：我们使用了超过 2.2 万亿 token 的自建大规模预训练数据集进行语言模型的预训练。

Qwen-7B 在多个评测数据集上具有显著优势 ，

8K 的上下文长度
：Qwen-7B 及 Qwen-7B-Chat 均能支持 8K 的上下文长度，数据集包括文本和代码等多种数据类型，免费 、另一个是对话模型 Qweb-7B-Chat，