DeepSeek和李飛飛之后，英偉達也看上阿里千問？ 千問潛力引關(guān)注
DeepSeek和李飛飛之后，英偉達也看上阿里千問？ 千問潛力引關(guān)注！在全球開源大模型生態(tài)圈中，阿里無疑是備受矚目的存在。上周，繼DeepSeek和“AI教母”李飛飛之后，英偉達也選擇了與阿里合作。在最新的“混合推理模型”千問3宣布開源當日，英偉達迅速接入適配，并于5月9日開源了全新的代碼推理模型Open Code Reasoning（簡稱OCR），包括7B、14B、32B三種尺寸，基礎(chǔ)模型均基于通義千問。
在LiveCodeBench評測中，英偉達的OCR-Qwen-32B-Instruct模型成功超越了Open AI公司的o3-mini和o1模型，該模型正是基于Qwen2.5-32B微調(diào)形成的。盡管通義千問已迭代至3.0版本，性能再度突破，但英偉達仍基于上一代千問模型做出了比肩全球一流水平的模型，這讓人不禁好奇千問究竟還有多少隱藏潛力待發(fā)掘。
目前，英偉達開源的OCR系列模型的代碼及數(shù)據(jù)集已在Hugging Face平臺上公開分享，供開發(fā)者們免費瀏覽學(xué)習(xí)。其中，OCR-Qwen-32B-Instruct在LiveCodeBench的pass1測試中獲得了61.8%的成績，超過了OpenAI的O3-Mini-2025-01-31（Low）和O1-2024-12-17（Low）。長期以來，人們普遍認為閉源模型在能力上遠超開源模型，但英偉達此次開源的OCR模型反駁了這一觀點。只要底座模型足夠好，即使不是最新版本的開源模型，在經(jīng)過高質(zhì)量訓(xùn)練和優(yōu)化后，也能超越閉源模型。
此前，斯坦福大學(xué)人工智能研究院院長李飛飛團隊也曾基于阿里通義千問Qwen2.5-32B-Instruct，訓(xùn)練出與OpenAI o1、DeepSeek R1等尖端推理模型數(shù)學(xué)及編碼能力相當?shù)膕1-32B模型。今年4月，李飛飛團隊的研究報告顯示：中美兩國模型性能差距由2023年的17.5%大幅縮小至0.3%，近乎持平。阿里的六大模型入選報告，貢獻度僅次于OpenAI和Google，排名全球第三、中國第一。
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