• Alibaba, el gigante tecnológico chino, se jactó de que su modelo de inteligencia artificial superdimensionado supera al GPT-4 de OpenAI de EE. UU.
  • Según Alibaba Cloud, han anunciado que la versión 2.5 ha mostrado varias mejoras de rendimiento en comparación con la versión 2.1 de Qwen SQL.
  • Alibaba Cloud actualmente presta servicio a más de 90.000 empresas con los modelos Qwen.

Alibaba Cloudanunció su modelo superdimensionado, ‘Qwen 2.5’, y afirmó que su rendimiento en varios aspectos superó al de GPT-4 según el medio chinoDiyi Caijingel 9 de mayo.

Supera a ChatGPT

A medida que China intensifica su impulso por la autosuficiencia tecnológica, el principal gigante tecnológico del país, Alibaba, ha presentado un nuevo modelo de inteligencia artificial. Alibaba lanzó oficialmente el Tongyi Qianwen 2.5 ese día según importantes medios extranjeros comoCNBCel 9 de mayo.

Según Alibaba Cloud, su megamodelo Tongyi ya está siendo utilizado por más de 90.000 empresas. A través de su servicio de chatDingTalk, las descargas acumuladas de modelos de código abierto han superado los 7 millones provenientes de más de 2,2 millones de empresas. Estos modelos se están aplicando no solo en PC y teléfonos móviles, sino también en campos como la automoción, la aviación, la astronomía, la minería, la educación, la atención sanitaria, la restauración y los videojuegos.

Lea también:HKBN, el primer socio de Alibaba Cloud certificado en HK

El crecimiento de Alibaba

Alibaba ha anunciado oficialmente el lanzamiento de la versión empresarial de su Tonyi Split Code. Tongyi Split Code, un asistente de codificación inteligente, ha superado los 3,5 millones de descargas desde su lanzamiento como complemento en octubre de 2023 y los desarrolladores han adoptado más de 100 millones de líneas de código, según la empresa.

Lea también:Alibaba vende participación de $360M en Bilibili para impulsar la IA y reestructurar el negocio

Alibaba Cloud también anunció el lanzamiento del último megamodelo de código abierto, Qwen 1.5-110B, con 1,1 billones de parámetros. Afirmaron superioridad sobre el modelo Lama-3-70B de Meta en pruebas como MMLU,TheoremQA, y GPQA. También se destacó que aseguraron la primera posición en el Open Large Language Model Leaderboard publicado por Hugging Face.