Arcee Spark：基于 Qwen2，多任务性能超越 GPT-3.5

当前，名为Arcee Spark的模型基于Qwen2架构，它在一个包含180万个令牌的数据集上进行了预训练，并且能够处理长达128k个令牌的上下文。Arcee Spark的能力在于，它能够在处理长文本时记住较早的信息，这在需要长期记忆的任务中非常有用。

在MT-Bench基准测试中，该模型在推理能力方面表现出色，甚至在某些特定任务上超越了GPT-3.5。值得注意的是，Arcee Spark是一个70亿参数的模型，它展示了Qwen2在处理长上下文方面的强大能力和效率。