在人工智能飞速发展的时代，跨平台合作正逐渐成为推动创新的核心力量。近日，CAMEL AI近期宣布正式引入阿里云开发的通义千问系列模型，这一合作大幅提升了CAMEL平台在多语言模型方面的支持水平，为用户在内容生成、自动化客服、数据分析等领域带来更多灵活、精准的选择，充分满足了不同行业的多样化需求。
“通义千问，让智能触手可及”
通义千问（Qwen）具有以下特点：
多场景适应：支持多种应用场景，如文本生成、代码生成、对话互动等，满足广泛业务需求。
大规模参数：提供多种规模（0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B、以及72B）的模型，适应不同复杂度的任务。
开源灵活：开放基础（Base）和指令（Instruct）模型，开发者可在Base模型上进行定制和优化。
高效对齐：Instruct模型经过对齐优化，能理解指令，支持人性化的交互体验。最新的模型在多个方面取得了显著提升，包括指令执行、超长文本生成（超过8K标记）、结构化数据理解（如表格）以及生成结构化输出（特别是JSON格式）。Qwen 2.5 模型在适应各类系统提示上表现更加出色，同时进一步强化了角色扮演能力和聊天机器人的条件设定功能。
强大的多语言支持：通义千问具备多语言处理能力，支持包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、意大利文、俄文、日文、韩文、越南文、泰文、阿拉伯文等 29 种以上语言，适合全球化的应用场景。
拓展性强：基于扩展法则的设计，为模型性能的线性提升提供理论基础，满足持续扩展需求。
想象一下，一个AI模型像电影中的“千里眼”，不仅懂你的话，还能帮你搞定工作、解决疑惑，甚至给你创作灵感。这就是阿里巴巴推出的通义千问（Qwen）系列，理解自然语言的AI“高手”，支持超多语言。
"Finding the Scalling Law of Agents"
CAMEL AI (https://www.camel-ai.org) 是一个致力于构建基于大语言模型（LLMs）的多智能体系统的开源平台，旨在推动人工智能的发展。就像AI领域的“沙漠之舟”，CAMEL不仅在信息的广袤领域里稳步前行，更为实现AGI探索出一条前沿之路。CAMEL框架是最早基于ChatGPT的autonomous agents的知名项目，已被NeurlPS 2023录用。
CAMEL AI论文题目：CAMEL: Communicative Agentsfor “Mind” Exploration of Large Scale Language Model Society
论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.17760
代码链接：https://github.com/camel-ai/camel
项目主页：https://www.camel-ai.org/
在此次合作中，CAMEL AI 成功集成了通义千问 Qwen 系列模型，包括 Qwen2.5-Coder（擅长代码生成与修复）、Qwen-max（高性能模型）、Qwen-plus（优化通用性能）、Qwen-turbo（注重运行速度）和 Qwen-long（支持长文本处理）等多个版本。这些模型在性能、速度和适应性方面各具特色，能够充分满足用户在多样化场景下的需求。
其中，以强大、多样、实用闻名的Qwen2.5-Coder更是出类拔萃。作为目前最先进（SOTA）的开源代码模型，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 不仅在代码能力上追平了 GPT-4o，还在 40 多种编程语言中表现出色。此外，Qwen2.5-Coder 系列已涵盖主流的六个模型规模。在多编程语言代码修复基准 MdEval 中，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 取得了 75.2 分，位居所有开源模型之首。无论是在代码助手、Artifacts 生成，还是 interpreter 等场景中，其使用体验都堪称流畅丝滑。当然，如此强大的模型，CAMEL当然及时整合入框架啦，欢迎大家使用！
代码能力达到开源模型 SOTA：
丰富的模型尺寸：
优秀的多编程语言的代码修复能力：
通过整合Qwen系列模型，CAMEL框架的多样性显著提升，使得平台能够满足不同行业、不同规模用户的多样化需求。通过这一整合，CAMEL 用户可以根据具体应用场景灵活选择合适的模型，例如在代码开发中使用 Qwen2.5-Coder，在长文档生成或数据分析中选择 Qwen-long，从而在内容创作、技术开发、客服支持等领域显著提升效率，为智能化应用提供更高效的解决方案。
未来，CAMEL AI将继续与业内领先的AI研发机构及企业深化合作，致力于打造一个更为强大、开放的智能平台，为全球用户带来更优质的智能体验。一起探索AI Agents的无限可能性吧！
