零一万物，Yi-6B 和 Yi-34B 大模型

零一万物，Yi-6B 和 Yi-34B 大模型官网

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Yi-34B开源地址：

https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B

https://www.modelscope.cn/models/01ai/Yi-34B/summary

https://github.com/01-ai/Yi

Yi-6B开源地址：

https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B

https://www.modelscope.cn/models/01ai/Yi-6B/summary

https://github.com/01-ai/Yi

11 月 6 日，零一万物正式发布「Yi」系列预训练开源大模型，包括了 Yi-6B 和 Yi-34B 两个版本，给了开源大模型社区「一点小小的震撼」。

根据 Hugging Face 英文开源社区平台和 C-Eval 中文评测的最新榜单，Yi-34B 预训练模型取得了多项 SOTA 国际最佳性能指标认可，成为全球开源大模型「双料冠军」，击败了 LLaMA2 和 Falcon 等开源竞品。

Yi-34B 也成为迄今为止唯一成功登顶 Hugging Face 全球开源模型排行榜的国产模型。

以小博大，登顶全球英文及中文权威大模型榜单No 1

我们了解到，在 Hugging Face 英文测试公开榜单 Pretrained 预训练开源模型排名中，Yi-34B 的各项指标表现亮眼，以 70.72 的分数位列全球第一，以小博大，碾压 LLaMA2-70B 和 Falcon-180B 等众多大尺寸模型。

在参数量和性能方面，Yi-34B 相当于只用了不及 LLaMA2-70B 一半、Falcon-180B 五分之一的参数量，取得了在各项测试任务中超越全球领跑者的成绩。凭借出色表现，Yi-34B 跻身目前世界范围内开源最强基础模型之列。

^{来源：https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard}

同时作为国产大模型，李开复表示，Yi-34B 更「懂」中文，在 C-Eval 中文权威榜单排行榜上超越了全球所有开源模型。

相较于大模型最强王者 GPT-4，Yi-34B 在 CMMLU、E-Eval、Gaokao 三个主要中文指标上具有绝对优势，凸显中文世界的优异能力，能够更好地满足国内市场需求。

从更为全面的评估看，在全球大模型各项评测中最关键的「MMLU」（Massive Multitask Language Understanding，大规模多任务语言理解）、BBH 等反映模型综合能力的评测集上，Yi-34B 表现最为突出，在通用能力、知识推理、阅读理解等多项指标评比中全部胜出，与 Hugging Face 评测高度一致。

不过，与 LLaMA2 一样，Yi 系列开源大模型在 GSM8k、MBPP 的数学和代码评测表现略逊 GPT 模型。未来，Yi 系列大模型将推出专攻代码能力和数学能力的继续训练模型。

上下文窗口大小突破 200k，并直接开源

在对大模型实战效果至关重要的上下文窗口方面，此次开源的 Yi-34B 发布了全球最长、支持 200K 超长上下文窗口版本，可以处理约 40 万汉字超长文本输入，大致相当于一本《儒林外史》的长度。相比之下，OpenAI 的 GPT-4 上下文窗口只有 32K，文字处理量约 2.5 万字。

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