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

See Editor's Take section.