核心规格对比

规格Qwen1.5 72BQwen2 72B
厂商alibabaalibaba
版本1.5-72b2-72b
发布日期2024-02-252024-06-07
上下文窗口32768 tokens131072 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可Qwen LicenseQwen License
SOC2
HIPAA
GDPR
ISO 27001

基准测试结果

基准Qwen1.5 72BQwen2 72B胜出
ARC92.694.4Qwen2 72B
BBH76.583.4Qwen2 72B
GPQA39.853.6Qwen2 72B
GSM8K80.987Qwen2 72B
HUMANEVAL65.276.5Qwen2 72B
IFEVAL76.476.9Qwen2 72B
MATH37.671.9Qwen2 72B
MMLU81.380.2Qwen1.5 72B
MUSR50.868.9Qwen2 72B
WINOGRANDE83.182.5Qwen1.5 72B

定价对比

项目 (每百万Token)Qwen1.5 72BQwen2 72B
输入$0.5$0.5
输出$0.8$0.8
缓存读$0$0
缓存写$0$0

Qwen1.5 72B 对比 Qwen2 72B

模型概述

Qwen1.5 72B 与 Qwen2 72B 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Alibaba / Alibaba2024-02-25 / 2024-06-0732K / 131KQwen License / Qwen License

基准测试表现

基准Qwen1.5 72BQwen2 72B胜出
ARC92.694.4B
BBH (BIG-Bench Hard)76.583.4B
GPQA39.853.6B
GSM8K (Grade School Math 8K)80.987.0B
HumanEval65.276.5B
IFEval76.476.9B
MATH37.671.9B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)81.380.2A
MUSR50.868.9B
WinoGrande83.182.5A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Qwen1.5 72B

  • ✅ MMLU 得分 81.3,知识推理能力强。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

Qwen2 72B

  • ✅ MMLU 得分 80.2,知识推理能力强。
  • ✅ GSM8K 87.0,数学推理稳健。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

Qwen1.5 72B 与 Qwen2 72B 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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