模型性能卓越，超越其他开源系统
Qwen-2.5-Coder 系列包含六种不同规模的模型，参数从0.5亿到320亿不等，能够灵活应对各种使用场景和计算需求。其中，最大的模型 Qwen-2.5-Coder-32B-Instruct 在代码生成基准测试中表现尤为出色，甚至超越了其他开源系统，如 DeepSeek-Coder 和 Codestral。
在逻辑推理和语言理解等一般任务中，该模型也展现出了强大的实力，尽管在部分基准测试中仍稍逊于 GPT-4o，但其整体性能已经相当惊人。
两大应用测试，验证模型实用性
为了验证这些模型的实用性，Qwen 在两个实际应用中进行了测试：AI 驱动的代码编辑器 Cursor 和一个与 ChatGPT 或 Claude 类似的、支持 artifact 的基于 Web 的聊天机器人。
测试结果显示，这些模型能够显著提高开发者的编码效率和质量。阿里巴巴还计划很快将其聊天机器人功能整合到其 Tongyi 云平台中，为更多用户提供便捷的编程支持。
海量训练数据，奠定坚实基础
值得一提的是，Qwen-2.5-Coder 系列模型在训练数据上也下足了功夫。这些模型在两大来源的超过20万亿个token的数据上进行训练，包括去年9月推出的 Qwen 2.5 通用数据混合集中的18.5万亿个token，以及来自公共源代码和与编程相关的 Web 内容的5.5万亿个token。这使得 Qwen-2.5-Coder 系列成为首个训练token超过20万亿的开源模型，为其在代码生成和分析方面的卓越表现奠定了坚实的基础。
支持多种编程语言，满足广泛需求
顶级模型 Qwen-2.5-Coder-32B-Instruct 还支持超过40种编程语言，从常见的 Python、Java 和 JavaScript 到专业的 Haskell 和 Racket 等，几乎涵盖了开发者可能遇到的所有编程语言。所有模型均具备最多128,000 tokens 的上下文窗口，能够处理复杂的编程场景。
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 在 40 多种编程语言中显示出强大的通用性和性能。特别是在 Haskell 和 Racket 等函数式语言中，该模型凭借其优化的训练数据显示出了自己的优势。（图源：Qwen）
开源发布，激发开发者热情
阿里巴巴已在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可证发布了除30亿参数版本外的所有模型，开发者可以通过 Hugging Face 的免费演示轻松测试这些模型。
这一举措无疑将激发更多开发者对 Qwen-2.5-Coder 系列模型的兴趣和热情，推动其在软件开发行业中的广泛应用。
结语
随着 Qwen AI 在代码编写与分析领域的不断深耕，我们有理由相信，未来的软件开发将更加智能化、高效化。Qwen-2.5-Coder 系列模型的发布，不仅为开发者提供了强大的工具支持，更为整个行业的发展注入了新的活力和动力。让我们共同期待 Qwen AI 在未来带给我们更多的惊喜和突破！
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