国产大模型进步显著追上ChatGPT，阿里的开源大模型打榜与生态应用还挺厉害

1.自从ChatGPT（GPT3.5）2022年底爆火，不少人有疑问，国产大模型啥时能追上，会不会搞不出来。努力了一年多到2024年基本清楚了，没那么难，及格线就是赶上或超过GPT3.5。还不是一两家，真投入资源搞国产大模型的，几家都及格了。赶超GPT4有点难度，好消息是GPT4已经没有研发秘密了（美国圈内都知道，也传到中国来了）。细节肯定还要finetune磨合，但只是时间问题，也包括在实际使用中不断完善。这是闭源的，代表大模型最高水平的方向。

2.另一个方向，就是开源大模型。如Meta的Llama2-70B（700亿个系数，比现在闭源的上万亿个少得多）很出名，中国都有不少开发者。Meta靠开源也做得不错，开发者积极使用反馈，社区一起进步。美国政客还想限制开源，意思是中国大模型靠抄开源。这是完全不懂技术，太小瞧中国AI技术实力了。开源大模型是可以打榜的，阿里的通义千问Qwen-72B、Qwen1.5-110B都上过著名开源社区HuggingFace的大模型榜单（Open
LLM Leaderboard）榜首，新发布的Qwen2-72B直升榜首（图一、图二），与上百个开源大模型竞争。

3.打榜的各类指标评测还是比较客观的，阅读理解、逻辑推理、数学计算、事实问答等项目看着挺有意思的。如果国产开源大模型能在榜单上经常出现、爬上榜首，起码说明开发跟上了节奏，还不时能有些小创新优势。因此Qwen在一些外国开发者眼中，都有了名气。这次阿里推出Qwen2，各界都还有些期盼，就是因为前面推出的版本技术表现不错。

4.开源的好处是，发展生态有优势。领先的闭源大模型用几千亿、上万亿个系数，绝对水平肯定更高，但是应用性能未必好，太贵、反应不及时。开源大模型轻量化应用，性能也相当好，更适合做生态、行业应用。这方面阿里也做得不错，可能是云计算积累的客户与渠道有优势，大模型生态也顺滑地过来了，开源社区和算力有优势。例如国产主流大模型，有超过一半在阿里云训练。

5.一个很好的事是，中国大模型行业应用还真有点小火了，有了开源帮助，就好多了。例如越南语的大模型，有开源的Qwen基础，上手就容易了，越南开发者也做出来了。用开源Qwen做应用的例子还有教育大模型、心理大模型。因为有教培，教育大模型是我们的优势领域，智能问答、试题生成、学习导航、教学评估，应用空间很大。有扫地机器人公司集成了Qwen-70B，自然语言交互与逻辑能力突飞猛进，这都打开了产业想象力。感觉行业应用主要还是要靠开源大模型，所以开源生态特别重要，目前来看阿里在国内做生态是领先的。

6.做开源，不是闭源实力不强，实际闭源技术实力要足够强，才能把开源做好。Qwen的开源模型，绝对性能上甚至超越大多数闭源模型。开源是不同的生态战略，有很大可能性，美国与中国的开源大模型生态，还是Meta、阿里等大公司主导。