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Apache中文开源阿里 开源模型
Qwen2（通义千问2） 2
Qwen系列 · 阿里巴巴 · 2024-06发布
模型介绍
阿里开源 Qwen2 系列，多尺寸覆盖 MoE/密集，中文与代码能力强，Apache-2.0 免费商用，2.5 的前代主力。
模型基础信息
模型系列Qwen系列
开发机构阿里巴巴
发布时间2024-06
参数规模0.5B ~ 72B
上下文窗口128K
模型类型文本
中文能力优秀
使用方式网页体验 / API调用 / 本地部署
免费额度与收费政策
开源免费
免费规则详情
Apache-2.0 完全商用。
收费标准简介
本地零成本。
模型能力介绍
✅ 核心优势
- 中文优�
- 尺寸全
- 128K
- pache 商用
⚠️ 短板与局限
- 性能不如 2.5
- 生态需自行搭
- 新项目建议 2.5
🎯 适用场景
- 中文本地部署
- 微调基座
- 企业
- 教学
模型使用教程
本章节整理 Qwen2（通义千问2） 的在线体验、API调用、本地部署全套入门教程，快速上手使用该模型。
- 本地体验：
ollama run qwen2或 Transformers / vLLM 加载。 - 云端：HF 托管模型可在线体验。
ollama run qwen2 "用中文介绍一下Qwen2（通义千问2）"HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download 阿里巴巴/Qwen2 --local-dir ./qwen2或 ModelScope 国内直连下载。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('阿里巴巴/Qwen2')
tok = AutoTokenizer.from_pretrained('阿里巴巴/Qwen2')
code = tok.apply_chat_template([{'role':'user','content':'你好'}], tokenize=False)
print(model.generate(**tok(code, return_tensors='pt')))Qwen2（0.5B~72B）是阿里 2024 开源主打，中文极强、指令遵循好，单卡即可跑小尺寸。
- Ollama：
ollama pull qwen2:7b
- 使用：
ollama run qwen2:7b
- vLLM / transformers：
pip install vllm && vllm serve Qwen/Qwen2-7B-Instruct --port 8000
Tips：128K 上下文；0.5B/1.5B 版在树莓派/低配也能跑，国产首选。
💡 使用小技巧
国产开源部署友好。
❓ 常见问题 FAQ
Q1：Qwen2 与 2.5 区别？\nA1：2.5 更强，2 是前代。
访问备注与注意事项
- ModelScope 国内直连