什么是 Qwen？
Qwen（Tongyi Qianwen）是由 Alibaba Cloud 开发的一系列大型语言模型（LLMs）与多模态模型，于 2023 年 4 月以测试版首次发布。到 2024 年 7 月，它在某些基准中被评为顶尖中文语言模型，并在全球排名第三，仅次于 Anthropic 和 OpenAI 的领先模型。名称 “Tongyi Qianwen” 的含义是 “Truth from a Thousand Questions”，体现了其在各类问题上提供准确回答的能力。
该系列基于多语种数据构建，尤其强调中文与英语，同时也支持西班牙语、法语、日语等其他语言。模型规模从 18 亿参数（1.8B）到 720 亿参数（72B），适用于从科研到企业的广泛应用。该系列已演进至版本 2（于 2024 年 6 月推出）与版本 2.5（于 2025 年初更新），引入了专家混合（MoE）架构与实时多模态处理等创新。
Qwen 的开源政策如何演变？
Alibaba 的模型开源路径是动态的，在促进协作与保持竞争优势之间寻求平衡。2023 年 12 月，Alibaba 开源了其 72B 与 1.8B 模型，随后在同年 8 月开源了 7B 模型。这些早期发布意义重大，让研究人员与开发者在特定许可协议下获得强大 AI 模型的使用权。
随着版本 2 于 2024 年 6 月推出，Alibaba 调整了策略：将最先进的模型保持为专有，同时选择性地开源其他模型。这一趋势在 2.5 系列继续延续，例如 2.5-VL-32B-Instruct（于 2025 年 3 月发布）与 2.5-Omni-7B（于 2025 年 3 月发布）以 Apache 2.0 许可开源，而 2.5-Max 仍为闭源。这种混合方式引发了关于在 AI 行业中开放获取与专有控制之间取舍的讨论。
是什么驱动 Alibaba 的混合策略？
- 社区参与：开源诸如 Qwen2.5-Omni-7B 的模型，鼓励开发者构建应用并为生态做出贡献，其在 Hugging Face 与 GitHub 等平台上的可用性正体现了这一点。
- 竞争优势：将 Qwen2.5-Max 等先进模型保持为专有，使 Alibaba 能够维持技术领先并通过云服务实现商业化。
- 监管因素：在中国运营的 Alibaba 必须遵循政府监管，这可能影响其许可决策。
这一策略与行业趋势相符，OpenAI 与 Meta AI 等公司也在开源与闭源之间寻求平衡，以推动创新同时保护商业利益。
哪些具体的 Qwen 模型是开源的？
Qwen 家族涵盖多种模型，开源状态不尽相同。以下是关键模型及其许可的详细概览：
| 模型 | 是否开源 | 许可 | 获取渠道 |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-VL-32B-Instruct | 是 | Apache 2.0 | Hugging Face, ModelScope, GitHub |
| Qwen2.5-Omni-7B | 是 | Apache 2.0 | Hugging Face, ModelScope, GitHub, Qwen Chat |
| Qwen-72B, Qwen-14B, Qwen-7B | 是 | Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENT（商用需申请） | Hugging Face, ModelScope |
| Qwen-1.8B | 是 | Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT（商用需联系） | Hugging Face, ModelScope |
| Qwen2.5-Max | 否 | 专有（仅限 API 访问） | Qwen Chat, Alibaba Cloud Model Studio |
- Qwen2.5-VL-32B-Instruct：于 2025 年 3 月发布，这是一款擅长处理图像与文本的视觉-语言模型。其以 Apache 2.0 许可开源，可自由使用与修改。
- Qwen2.5-Omni-7B：于 2025 年 3 月推出，这是一款多模态模型，能够处理文本、图像、音频与视频，并可部署在手机等边缘设备上，同样以 Apache 2.0 开源。
- Qwen-72B、Qwen-14B、Qwen-7B：这些早期模型以 Tongyi Qianwen LICENSE AGREEMENT 提供，允许研究用途，商用需申请。
- Qwen-1.8B：以 Tongyi Qianwen RESEARCH LICENSE AGREEMENT 授权，主要面向研究用途，商用需与 Alibaba 直接联系。
- Qwen2.5-Max：该模型在 20 万亿 token 上训练，非开源，权重保密，仅可通过 Qwen Chat 等 API 访问。
Qwen 的源代码通常在 GitHub 上以 Apache 2.0 许可提供，开发者可在许可条款约束下进行修改与构建。
开源模型如何惠及开发者？
开源的 Qwen 模型带来多重优势：
- 定制化：开发者可以针对特定应用微调模型，如 Abacus AI 的 “Liberated Qwen”。
- 成本效益：免费访问降低了初创公司与研究者的门槛，使其无需巨额投入即可进行试验。
- 透明度：开源模型便于独立审计，增强对其性能与伦理使用的信任。
然而，像 Qwen2.5-Max 这样的专有模型在灵活性上有所限制，开发者需要依赖 Alibaba 的基础设施。
Qwen2.5-Max 是否开源？
Qwen2.5-Max 作为 Qwen 家族的旗舰模型，并非开源。其权重未公开，开发者无法直接下载或修改模型。相反，访问方式是通过 API，例如 Qwen Chat 与 Alibaba Cloud 的 Model Studio。该模型于 2025 年 1 月发布，在多个基准上优于 GPT-4o、DeepSeek-V3 与 Llama-3.1-405B，因而是一款强大但受限的工具)。
为什么将 Qwen2.5-Max 保持为专有？
Alibaba 将 Qwen2.5-Max 保持为专有的决定可能出于以下考虑：
- 市场定位：对先进模型保留控制权，确保在 AI 市场中的竞争优势。
- 营收路径：通过 API 与云服务实现商业化，支持持续的研发投入。
- 使用监管：专有模型便于 Alibaba 在受监管市场中执行伦理与法律规范。
这一做法与 OpenAI 等公司的策略类似：限制对最先进模型的直接访问，提供基于 API 的解决方案。
Qwen 与其他开源模型相比如何？
Qwen 的开源模型为不断壮大的开源 AI 生态做出贡献，其中包括 Meta 的 Llama（Qwen 部分基于其）与来自 Hugging Face 的模型。Qwen 的独特性在于其强大的多语种能力，特别是在中文领域，这在西方开发的模型中并不常见。
此外，Qwen 2 及其后续版本采用的 MoE 架构代表了模型规模与效率的前沿方向，吸引了研究社区的关注。以下是 Qwen 与其他开源模型的简要比较：
| 模型 | 开发者 | 多语种能力 | 架构创新 | 开放程度 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen | Alibaba Cloud | 强（聚焦中文） | MoE（Qwen 2+） | 部分开源 |
| Llama | Meta AI | 中等 | 传统 Transformer | 对研究开放 |
| Hugging Face | 社区驱动 | 多样 | 多种 | 广泛开放 |
Qwen 的开源政策未来走向如何？
截至 2025 年 4 月，Alibaba 正准备发布升级版旗舰模型 Qwen 3，可能在本月稍晚推出。尽管 Qwen 3 的开源状态尚不明确，但 Alibaba 近期举措显示将延续混合方式。2025 年 3 月以 Apache 2.0 发布的 Qwen2.5-Omni-7B 表明其对开源贡献的承诺。
此外，2025 年 3 月 Manus AI 与 Qwen 团队达成的战略合作体现了协作姿态，可能促进更多开源举措。该合作旨在开发先进的 AI 代理，开源模型或将有助于加速采用。
结论：
Qwen 并非完全开源，而是开源与专有的混合体。像 Qwen-72B、Qwen-1.8B、Qwen-7B 以及 Qwen 2 与 Qwen 2.5 的部分模型在 Apache 2.0 等许可下开源，为 AI 社区提供了重要资源。然而，某些先进模型仍保持专有，体现了 Alibaba 在开放与商业利益之间的平衡。
这一策略既有助于 Qwen 促进广泛采用与创新，又能维持 Alibaba 在 AI 领域的竞争地位。随着 Qwen 持续发展，其开源策略将继续成为 AI 社区讨论的重点。
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