《通义千问》官网入口地址分享

《通义千问》官网入口地址分享，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，最近阿里云又开启了新颖的通义舞王功能。用户只需要上传一张任务照片即可制作人物跳舞视频、有不少玩家找不到通义千问官网入口地址。

官网入口地址在哪

答：官网入口https://tongyi.aliyun.com/qianwen/。

1、用户复制网址进入即可进入《通义千问》官网

2、玩家可以询问AI问题，AI可以做出准确的答复。

3、玩家上传图片询问ai，al会做出回答。

4、玩家还可以打开右上角的百宝袋

通义App革新奥运观赏：全新“赛事百事通”功能，升级观赛AI互动体验

近日消息，巴黎奥运会期间，通义App全新推出了赛事百科全书、全民线上健身挑战与AI定制运动影像等多个特色功能。这些创新服务均依托于先进的通义大模型技术，旨在为国内体育爱好者营造前所未有的观赛互动氛围，让用户在观赏奥运盛事、参与奥运话题讨论的同时，亲身体验AI技术为体育热情增添的独特魅力与趣味性。

据了解，打开通义App，进入“巴黎2024”频道，便能体验多款AI应用。“赛事百事通”是基于通义大语言模型打造的智能体，无论查询赛事看点，还是了解赛事历史，只需简单提问，通义就能提供详尽且专业的答案。

全民云运动、AI运动写真等功能基于通义视觉大模型，采用EMO、Animate Anyone、Photo Studio等技术，用户上传一张照片，选择一款喜欢的运动模版，便能实时生成高还原的数字形象，让普通的图片生成具有表现力的视频。

上传一张照片，自己就能生成跆拳道、篮球、乒乓球等热门赛事的视频，且表情动作自然，仿佛自己变身成了赛场运动员。通义App产品运营人员告诉记者，这些AI功能一经上线便涌入大量的年轻用户进来体验和分享。“他们不仅来查询感兴趣的赛事信息，关心中国队的赛事行程，更想让自己像运动员一样‘动’起来。”

此前媒体报道，巴黎奥运会将大量采用中国AI技术，应用在赛事解说、360度直播、视觉搜索等领域。阿里巴巴的通义大模型，在与众多国际科技公司的竞争中获胜，成为奥运AI大模型应用的技术提供方。

阿里版GPT《通义千问》怎么用

阿里版GPT通义千问怎么用？很多朋友可能还不知道，阿里的这款软件目前已经正式公布了，还有不少网友可能还是一头雾水，下面就给大家带来通义千问的使用教程，一起来看看吧。

通义千问使用方法

网页版地址：https://tongyi.aliyun.com/

通义千问使用教程分享

1、目前通义千问功能包含效率类，生活类与娱乐类三部分，其中效率类包括自定义主题生成提纲，

2、SWOT分析和根据商品名称生成商品描述文案等功能;生活类如根据菜名生成菜谱，

3、根据作文题目生成小学生风格的作文以及根据首句生成下文等;

4、娱乐类如生成彩虹屁文案，写情书以及根据三个中文关键词写诗等。

5、目前，通义千问暂时不支持AI绘画功能。

“通义千问”将核心功能分为四个大类：撰写短文、职场助理、电影脚本和写封邮件。可以看出，虽然“通义千问”仅仅上线了内测版本，但已经具备人工智能协助工具的雏形。当然，毕竟是比较初期的版本，基本使用逻辑和形式还是与ChatGPT类似，一问一答，但答案基于互联网检索，出错的情况较少。

事实上，自Open AI开发的chatgpt走红以来，几乎所有头部科技企业都在人工智能领域找到了新方向，百度和谷歌交出的首份答卷，使用体验比较流畅，但功能偏向单一，从用户的角度看，这样的工具还没法真正与工作挂上钩。而“通义千问”直接了当地告诉用户自己可以做什么，这一点还是值得赞扬的。不过，相比起“文心一言”早早就准备好了商业运用模式，阿里的动作还是略显缓慢。

阿里的进度虽然不算快，但首次公开亮相就展现出不俗的完成度，这一点还是挺让人吃惊的。早前，谷歌的人工智能项目高管杰克・克劳奇克在一项采访时表示，人工智能聊天机器人不是简单的信息整合工具，它应该展现出更多能够成为协助工具的特性。实际上，百度、阿里和微软都在基于这个方向进行研发，“通义千问”能够提供的协助方案还是比较多的，但还在职场工作上还是稍有欠缺。

阿里通义千问问鼎国内顶尖开源模型桂冠：全面超越封闭及开源竞品界限

7月10日消息，SuperCLUE最新公布的中文大模型评估报告中，阿里通义千问的开源版本Qwen2-72B-Instruct凭借其杰出的性能，在国内的通用能力评估中荣登榜首，并且在国际舞台上崭露头角，荣获全球最强开源模型的称号。

SuperCLUE报告详细披露了对国内外33个大模型的综合测评结果，Qwen2-72B在一级总分上以77分的高分与Claude-3.5-Sonnet并列第二，仅次于OpenAI的GPT-4o。

这一得分超越了百度文心一言4.0、讯飞星火V4.0、Llama-3-70B等开闭源大模型。

具体来看，在理科、文科和Hard三个维度的具体测评中，Qwen2-72B展现了全面而均衡的能力。

特别是在理科任务上，Qwen2-72B与GPT-4o的分差仅为5分，显示出其在计算、逻辑推理和代码测评方面的强劲实力。

在文科任务和Hard任务上，Qwen2-72B同样表现不俗，得分均达到了76分，与GPT-4o的得分相差无几。

特别值得一提的是，在端侧小模型测评中，Qwen2-7B以70亿参数的模型规模，超越了上一代320亿参数的Qwen1.5-32B和130亿参数的Llama-3-8B-Instruct，夺得了排名第一的宝座。

这一成绩不仅证明了Qwen2-7B在小尺寸模型中的极致性能，也极大提升了端侧小模型落地的可行性。

数据显示，截至目前Qwen系列模型的下载量已突破2000万次，其应用场景覆盖了工业、金融、医疗、汽车等多个垂直领域。