Qwen-2-modellen har visat imponerande kodningsförmåga i våra tester. När den uppmanades att generera ett snakespel kunde modellen producera en fungerande Python-kod som, när den kördes, resulterade i ett fungerande snakespel. Detta visar modellens starka förståelse för programmeringskoncept, syntax och dess förmåga att generera längre, sammanhängande kodavsnitt.

Förutom det, när den fick i uppgift att lösa ett system av linjära ekvationer, gav Qwen-2-modellen en detaljerad steg-för-steg-förklaring och identifierade korrekt värdena på variablerna (X, Y och Z) som uppfyller de givna ekvationerna. Detta belyser modellens skicklighet i matematiskt resonemang och algebraiska manipulationer.

Modellens logiska resonemang och problemlösningsförmåga sattes också på prov med en uppgift som involverade en bondgårds lador och antalet ben på kor och höns. Qwen-2-modellen kunde formulera de nödvändiga ekvationerna, lösa för variablerna och ge en detaljerad förklaring till det slutliga svaret.

Sammanfattningsvis har Qwen-2-modellen visat exceptionella kodnings-, matematiska och logiska resoneringsförmågor, vilket överträffar tidigare modeller och till och med matchar prestandan hos den senaste LLaMA 370B-modellen. Dessa imponerande resultat visar på de framsteg som gjorts i Qwen-2-modellen och dess potential för olika tillämpningar som kräver avancerad språkförståelse och genereringsförmåga.

Qwen-2-modellen, med sina olika storleksvarianter, har visat imponerande prestanda över ett brett spektrum av mätningar. 72-miljardersmodellen, som är den största, har avsevärt överträffat andra modeller som den senaste Llama 3 (370 miljarder parametrar) och den tidigare Qwen 1.5-modellen.

De jämförande utvärderingarna visar att Qwen-2 72-miljardersmodellen utmärker sig inom områden som naturlig språkförståelse, kunskapsinhämtning, kodning, matematik och flerspråkiga förmågor. Den har lyckats överträffa prestandan hos andra framträdande modeller på den öppna leaderboarden för stora språkmodeller.

De mindre Qwen-2-modellerna, som 7-miljardersmodellen, har också visat starka förmågor och överträffar till och med större modeller i sin storlekskategori. 7-miljardersmodellen av Qwen-2 har särskilt visat utmärkt prestanda inom kodning och kinesiska-relaterade mått, vilket gör den till den bästa öppna källkods-kinesiska modellen som finns tillgänglig.

Vad gäller kodning och matematik har Qwen-2-instruktionsmodellen presterat imponerande, vilket matchar eller till och med överträffar Llama 3 70-miljardersmodellen. Modellen uppvisar också stark långsiktig förståelse, vilket är avgörande för olika tillämpningar.

Den mindre Qwen-2-modellen kan, trots sin mindre storlek, överglänsa till och med större modeller på vissa områden. Den har visat imponerande prestanda inom kodning och kinesiska-relaterade mått, vilket gör den till den bästa öppna källkods-kinesiska modellen som för närvarande finns tillgänglig.

Men modellen kanske inte är lika användbar för västerländska användare som främst behöver engelska-förmågor, men dess starka prestanda inom kodning och kinesiska-specifika uppgifter är anmärkningsvärd. Modellen har visat utmärkta förmågor inom kodgenerering och matematisk problemlösning, och till och med överträffat den större Llama 3 70-miljardersmodellen på dessa områden.

Dessutom har den mindre Qwen-2-modellen uppvisat stor långsiktig förståelse, vilket är avgörande för uppgifter som kräver att upprätthålla sammanhang och kontinuitet över längre textpassager. Denna förmåga kan vara särskilt fördelaktig för tillämpningar som kodgenerering och komplex problemlösning.

Qwen 2-modellen har visat imponerande förmågor inom områdena kodning och matematik. De jämförande utvärderingarna visar att Qwen 2 72-miljardersmodellen avsevärt överträffar andra modeller, inklusive den senaste Llama 3 70-miljardersmodellen, över olika mätningar.

Vad gäller kodning kan den mindre Qwen 2-modellen överglänsa till och med större modeller i sin storlek, och uppvisar stark prestanda inom kodgenerering. Modellen kunde framgångsrikt generera ett fungerande snakespel, vilket visar på dess förmåga att förstå och generera längre sammanhängande kod.

När det gäller matematik utmärker sig Qwen 2-modellen också. I uppgiften där den ombads lösa ett system av linjära ekvationer, gav modellen en detaljerad steg-för-steg-förklaring och de korrekta numeriska resultaten, vilket visar på dess förståelse av algebraiska manipulationer och förmåga att lösa komplexa matematiska problem.

Dessutom belyser modellens prestanda på logik- och resoneringsuppgiften, som krävde formulering av ekvationer, lösning av variabler och detaljerad förklaring, dess starka problemlösnings- och logiska resoneringsförmågor.

Qwen-2-modellen kommer med olika licensalternativ, vilket gör det möjligt för användare att påskynda den kommersiella användningen av denna kraftfulla språkmodell.

Modellerna med 0,5, 1,5, 57 och 72 miljarder parametrar har antagit Apache 2.0-licensen. Denna licens ger mer flexibilitet för kommersiella tillämpningar och möjliggör för användare att påskynda implementeringen och integrationen av Qwen-2 i deras produkter och tjänster.

Däremot är 7-miljardersmodellen utgiven under den ursprungliga Qwen-licensen. Denna licens fokuserar på att bibehålla den öppna källkodsnaturens av modellen, vilket säkerställer att gemenskapen kan få fri tillgång till och bidra till dess utveckling.

Tillgången till dessa olika licensalternativ gör det möjligt för användare att välja den modell och licens som bäst passar deras specifika användningsfall och affärskrav. Apache 2.0-licensen är särskilt en betydande fördel för dem som vill utnyttja Qwen-2 i kommersiella tillämpningar, eftersom den ger mer flexibilitet och förenklar integreringsprocessen.

En uppgift som jag verkligen gillar att göra för att testa hur bra kodgenerering är är att be den generera ett snakespel eller spelet Game of Life. I det här fallet kommer jag att be den skapa ett snakespel och se om den faktiskt kan göra det.

Anledningen till att jag gör detta är att jag vill se hur bra den presterar i Python-kod, men jag försöker också se hur den kommer att kunna generera längre sammanhang och hur den kommer att kunna ha den förståelse som de lovade.

Vad jag kommer att göra är att be den generera snakespelet, och jag kommer att vara tillbaka om en stund. För att spara tid hade jag redan bett den generera snakespelet, och jag kopierade sedan den koden, klistrade in den i VS Code och sparade den på min skrivbord. Nu kommer jag att klicka på play för att se om den fungerar.

Om några sekunder bör vi se om det fungerar. Och där har vi det, ett fungerande snakespel! Om jag går utanför gränsen kan du se att det säger "Spelet är slut. Tryck på C för att spela igen eller tryck på Q för att avbryta." Och där har vi det, vår första test avklarad när det gäller att generera ett Python-spel eller ett snakespel.

Qwen-2-modellen visade sina imponerande matematiska förmågor genom att framgångsrikt lösa ett system av linjära ekvationer. När den presenterades med följande ekvationer:

3x + 2y + z = 10
x - y + 2z = 3
2x + y - z = 5

Kunde modellen tillhandahålla en detaljerad steg-för-steg-lösning och identifiera värdena på x, y och z som uppfyller ekvationerna. Specifikt fastställde modellen att x = 1, y = -2 och z = -2, vilket demonstrerar en stark förståelse för algebraiska manipulationer och förmågan att nå korrekta numeriska resultat.

Denna test belyser Qwen-2:s skicklighet i matematiskt resonemang och problemlösning, vilket är en avgörande aspekt av dess övergripande prestanda. Modellens förmåga att hantera komplexa matematiska problem, som system av linjära ekvationer, understryker dess potential för tillämpningar som kräver avancerade analytiska och beräkningsmässiga förmågor.

Promoten testar den logiska resoneringsförmågan och problemlösningsförmågan hos Qwen-2-modellen. Den kräver att modellen:

1. Beräknar det förväntade antalet ben baserat på den givna informationen om antalet kor och höns.
2. Identifierar eventuella avvikelser mellan det förväntade och det faktiska antalet ben som räknats.
3. Formulerar ekvationer för att lösa antalet kor och höns i ladan.
4. Ger en detaljerad förklaring för resonemanget och det slutliga svaret.

Promoten anger att en bonde har 10 kor och 20 höns, och att antalet ben som räknats i ladan inte stämmer överens med det förväntade antalet. Kor har 4 ben och höns har 2 ben. Modellen ombeds beräkna det förväntade antalet ben och sedan fastställa det faktiska antalet kor och höns i ladan om det totala antalet ben som räknats är 68.

För att lösa detta problem måste modellen:

1. Beräkna det förväntade antalet ben:
   • 10 kor x 4 ben per ko = 40 ben
   • 20 höns x 2 ben per höna = 40 ben
   • Totalt förväntat antal ben = 40 + 40 = 80 ben
2. Identifiera avvikelsen mellan det förväntade och det faktiska antalet ben som räknats (68).
3. Ställa upp ekvationer för att lösa antalet kor och höns:
   • Låt x = antal kor, y = antal höns
   • 4x + 2y = 68 (totalt antal ben som räknats)
   • x + y = 30 (totalt antal djur)
4. Lösa systemet av ekvationer för att hitta antalet kor och höns:
   • x = 6 (antal kor)
   • y = 24 (antal höns)
5. Ge en detaljerad förklaring för resonemanget och det slutliga svaret.

Qwen-2-modellen bör kunna demonstrera sin logiska resoneringsförmåga och problemlösningsförmåga genom att framgångsrikt slutföra denna uppgift och ge en tydlig och koncis förklaring av de steg som ingår.