ModelScope的SUS-34B 相当于 Qwen 的多少呀？

根据目前提供的知识库资料，尚未明确提及 ModelScope 的 SUS-34B 与 Qwen 系列模型之间的直接对应关系或性能对比。因此，无法准确回答 SUS-34B 相当于 Qwen 系列中的哪一个具体模型。

不过，可以从以下几个方面进行推测和分析：

1. 模型规模的对比

• SUS-34B 中的 "34B" 表示该模型具有约 340 亿参数（Billion Parameters）。这属于中等偏大规模的语言模型。
• 在 Qwen 系列中，已知的模型包括 Qwen-7B、Qwen-14B、Qwen-72B 等不同参数规模的版本。从参数量来看，SUS-34B 的规模介于 Qwen-14B 和 Qwen-72B 之间。

2. 硬件需求的推测

• 部署类似 SUS-34B 这种规模的模型通常需要高性能 GPU，例如 NVIDIA A100 或更高规格的显卡，显存需求可能在 40GB 至 80GB 之间。
• 对比 Qwen 系列，Qwen-7B 可以运行在 V100/P100/T4（至少 16GB 显存）上，而更大规模的模型（如 Qwen-72B）则需要 A100 或类似高显存 GPU 支持。因此，SUS-34B 的硬件需求可能接近 Qwen-72B 的要求。

3. 应用场景与能力

• 如果 SUS-34B 是一个通用语言模型，其能力可能涵盖自然语言理解、生成、推理等任务，类似于 Qwen 系列的功能范围。
• 根据 Qwen 系列的更新记录，Qwen-Plus 和 Qwen-Turbo 等模型在上下文长度、多语言支持、系统指令响应等方面有显著提升。如果 SUS-34B 具备类似的优化，则其性能可能更接近 Qwen-Plus 或 Qwen-72B。

4. 建议进一步确认

• 由于 SUS-34B 和 Qwen 系列的具体架构、训练数据、优化目标可能存在差异，仅通过参数量难以完全判断两者的等效性。
• 建议您参考官方文档或联系阿里云技术支持，获取更详细的对比信息。

总结：
虽然 SUS-34B 的参数量介于 Qwen-14B 和 Qwen-72B 之间，但其具体性能和应用场景需结合实际测试结果来评估。如果您需要更精确的对比，请咨询官方文档或技术支持团队。