阿里开源的编程模型在多个方面表现出色，具体如下：
CodeQwen1.5-7B
参数规模：70亿参数。
评测结果：在HumanEval评测结果上超过了GPT-4早期版本，表现异常优秀。
Qwen2.5-Coder系列
参数规模：包含六个尺寸，分别为0.5B、1.5B、3B、7B、14B和32B，每个尺寸的模型都有Base和Instruct版本。
特点：
多尺寸选择：开发者可以根据需求选择不同参数规模的模型。
许可证：除了3B尺寸的模型采用ResearchOnly许可外，其他模型均采用了Apache 2.0许可证，提供了广泛的使用灵活性。
性能：Qwen2.5-Coder-32B-Instruct在多个基准测试中取得了开源最佳成绩，甚至在代码生成等关键能力上超越了闭源的顶尖模型GPT-4o。
Qwen2.5-72B-Instruct
参数规模：720亿参数。
评测结果：在司南OpenCompass大语言模型评测榜上夺得冠军，成为首个获胜的开源模型。
代码能力：在代码能力测评中以74.2分夺冠，能够高效完成编程任务，并对代码进行详细解释。
Qwen1.5-32B
参数规模：320亿参数。
特点：尽管参数数量减少了一半，但测试表现并没有明显损失，具有更高的性价比。
Qwen2-72B
参数规模：720亿参数。
评测结果：性能超过美国最强的开源模型Llama3-70B，也超过众多国内闭源大模型，并在Hugging Face开源榜单上夺得第一名。
QwQ-32B-Preview
参数规模：325亿参数。
特点：在编程和数学领域的应用显示出巨大的潜力，处理长达32,000个tokens的复杂提示，展现了超越OpenAI的o1模型的性能。
万相2.1
参数规模：140亿参数和13亿参数两个版本。
特点：在多个基准测试中优于现有的开源模型和商业解决方案，支持消费级GPU，具有强大的视频VAE能力。
建议
阿里开源的编程模型在代码生成、修复和自动补全等方面表现出色，适合不同需求的开发者。对于编程新手来说，Qwen2.5-Coder系列提供了多种尺寸和许可证选项，降低了上手门槛。对于需要高性能和灵活性的专业开发者，Qwen2.5-Coder-32B-Instruct和Qwen2-72B等模型是理想的选择。此外，万相2.1在视频生成领域的表现也非常出色，适合需要高质量视频生成的应用场景。