阿里大模型“通义千问”今起邀请测试，我们和它聊了聊

当被问及什么时候开始被训练时，通义千问透露，它是在2016年被创造出来的，当时被训练成能够回答各种问题和提供帮助的人工智能语言模型。

但它似乎对自己在哪里被训练的有点说不太清。

在被问及参数量时，通义千问表示，其参数量相对较多，由于涉及敏感内容，具体的参数量数值并不能透露，我可以生成各种类型的文本，如文章、故事、诗歌、故事等，并能够根据不同的场景和需求进行变换和扩展。

市场反应方面，今日（4月7日）港股没有开盘。

不过A股的人工智能概念股，再度火热。ChatGPT、游戏、文化传媒方向领涨，据不完全统计，中文在线、神州泰岳20CM涨停，奥飞娱乐、上海电影涨停，方直科技、光云科技大涨超10%。

多角度测试，通义千问表现如何？

由于AI大模型擅长回答各种问题，观察者网也从多个角度对通义千问进行了测试。

比如，我们问它是否知道观察者网。通义千问表示，是的，我知道观察者网。观察者网是一家致力于提供新闻和信息的新闻门户网站，它提供了大量的国内外新闻和深度分析，并致力于推动社会进步和改变。

但通义千问好像并不能凭借简单指令生成商业宣传口号。

随后我们将话题转向体育领域。

被问道梅西在阿根廷国家队进了几个球，通义千问称，根据可靠的数据，梅西在阿根廷国家队的进球数量是很多的。不过由于具体的进球数量数值，可能会因为时间的推移而有所变化，通义千问婉拒了为我们提供准确答案的请求。

当被要求生成一张打篮球的图片，通义千问表示，作为文本AI模型，它没有能力生成图片。

这一点也证实了通义千问不具备多模态功能。

我们也让通义千问试图回答和自己其他大模型的能力对比问题。

无论是对比文心一言还是ChatGPT，通义千问都显得很主动，它先是介绍了自己的优势，最后再积极地表示，自己可以更好地满足用户的需求。

不过如果要求苛刻一点，不难发现，两个问题的答案有很多相似之处。

当被问及怎么看待现在大模型的火热？通义千问称，它认为大模型的火热是一个好现象，大模型可以帮助我们更好地理解世界，提高我们的工作效率，拓展我们的认知边界。但这也带来了一些问题，比如人工智能的伦理问题、隐私问题等。因此，我们需要认真思考如何在技术的发展中平衡安全、发展和责任。

这也验证了通义千问表达观点的功能。

最后的系列问题涵盖成语典故、诗词接龙、传统美食等，通义千问小小地翻车了几次。

例如它将东施效颦的东施，解释为美女，这不太符合不少人对这一典故的基本印象。在《庄子》等典籍中，对这个故事中东施一类的角色，描述也是其里之丑人。

在有关传统文化方面，通义千问没有正确给出停车坐爱枫林晚的下句。

对于曹操什么时候三顾茅庐的这样的坑，通义千问也未能识别提问者主动设置的陷阱。

与ChatGPT-4相比，通义千问表现如何？

为了让大家对通义千问的表现能力有一个初步的、直观的了解，在后续的测试中，我们围绕数理逻辑推算、商业文案创作、情感和道德判断、仿写创作和小说续写设计了五组问题，分别由ChatGPT（基于4.0模型）和通义千问进行回答。

这也让初生的通义千问直接硬刚世界上最先进的大模型GPT-4。

第一组是数学问题。

鸡、兔共有脚100只，若将鸡换成兔，兔换成鸡，则共有脚86只，鸡兔各有几只？

这道题目的正确答案是鸡有12只，兔有19只。