يُقدّم هذا التقرير سلسلة Qwen2، أحدث إضافة إلى نماذجنا الكبيرة للغة ونماذج الوسائط الكبيرة متعددة الأنواع. ونُطلق مجموعة شاملة من النماذج اللغوية الأساسية ونماذج التدريب بالتعليمات، تغطي نطاقًا من المعلمات يتراوح بين 0.5 و72 مليار، وتشمل نماذج ذات كثافة عالية ونموذج مزيج من الخبراء (Mixture-of-Experts). ويتفوّق Qwen2 على معظم النماذج المفتوحة المصدر السابقة، بما في ذلك نموذجه السابق Qwen1.5، ويُظهر أداءً تنافسيًا مقارنةً بالنماذج المُخزّنة (الخاصة) عبر مجموعة متنوعة من المعايير في مجالات فهم اللغة، وإنشاء النصوص، والكفاءة متعددة اللغات، وبرمجة الحاسوب، والرياضيات، والاستدلال.وتميّز النموذج الرئيسي، Qwen2-72B، بأداء ملحوظ: 84.2 في MMLU، و37.9 في GPQA، و64.6 في HumanEval، و89.5 في GSM8K، و82.4 في BBH، كنموذج لغوي أساسي. أما النسخة المُدرّبة بالتعليمات، Qwen2-72B-Instruct، فقد حققت 9.1 في MT-Bench، و48.1 في Arena-Hard، و35.7 في LiveCodeBench. علاوةً على ذلك، تُظهر سلسلة Qwen2 قدرات متعددة اللغات قوية، حيث تتقن نحو 30 لغة، تشمل الإنجليزية، والصينية، والإسبانية، والفرنسية، والألمانية، والعربية، والروسية، والكورية، واليابانية، والتايلاندية، والفيتنامية، وغيرها، مما يُبرز مرونتها ونطاقها العالمي.ولتعزيز الابتكار المجتمعي والوصول السهل، نُشرت أوزان نموذج Qwen2 بشكل مفتوح على منصتي Hugging Face¹ وModelScope²، كما تم نشر المواد الإضافية، بما في ذلك أمثلة كود، على GitHub³. وتضم هذه المنصات أيضًا موارد متعلقة بالتحجيم (quantization)، والتحسين الدقيق (fine-tuning)، ونشر النماذج (deployment)، ما يُسهّل تطبيقها في مشاريع متنوعة ويدعم أنشطة بحثية واسعة النطاق.