Qwen2：免费翻译与数据分析的实用技巧

今天我们来聊一个话题：如何免费用Qwen2来辅助翻译与数据分析。

从前有一种刻板印象，尤其是去年，大模型里好用的基本上都是闭源模型。所以很多人认为开源的肯定干不过闭源的。但是我们现在知道了，这个事不一定。前些日子从LAMA3的发布，你就可以从中感受到现在开源模型的威力。它改变了人们对开源模型的印象。

那么现在，Qwen2出来了，它号称是能够超越LAMA3。实际上它出的是一个系列，这里面从非常小的都不到10亿参数，一直到比较大的，现在是70多亿。现在的Qwen2系列模型规模大，最高可以到达72B，这就是720亿参数。多语言能力强，然后在编程、数学等领域提升非常明显，支持超长上下文。这一点我觉得它是比LAMA3现在做得要好。

我们在这里找到一张发布会的时候的图，关于Qwen2这个72B和LAMA3 70B以及Mixtral-8x22b模型之间的一个对比。我们在这里可以看到，基本上是一个碾压的态势。你说每一项都超出很多，那倒也不是，有的比分其实也是比较接近的。

我们先来看一看本地运行。这里面我们选一个小一点的模型，也就是Qwen2 8B模型。这里我们使用的是Olama，直接ollama run qwen2。这里它开始从上面去下载这样的模型，等一会儿，然后下载好了，下面你就可以直接跟它对话。

先让他来写一个贪吃蛇游戏试一试，听说他会26国语言，我们来试一下多语言交流：Please use Python帮我写一段贪吃蛇ゲーム code

我们可以看到他对多语言的混合使用能够正常的理解，那么输出完之后，它还告诉你怎么安装使用。

那么现在我先按照它的要求，把“Pygame”给它装上。之后我们把代码贴到“VS Code”里面，然后咱们执行。这是出来的界面。

让他改了三遍才正常运行，代替人工写代码这块还是有待提高。

如果我们使用希望使用72B版本，那么一般的个人电脑本地就跑不起来了。怎么办？好在我看到了热心网友说的，可以通过一个https://siliconflow.cn/的网站，来免费体验API。对于白嫖我从来都是来者不拒~~

我们之前介绍过的OpenRouter以及Together AI这样的多种模型的集成服务。你拥有它一个API Key，你就可以调用各种的模型，Siliconflow感觉也差不多，你需要先注册一个账户，注册过程咱们就从略了。注册完之后，你会发现，它还赠送给你42块钱。

这里头它还给你一些快速上手的介绍，你感兴趣的话，可以浏览一下。

那么下面咱们来试试使用Qwen2 72B作为翻译大模型的效果。

先创建一个api key

我们这里调用一个浏览器的插件沉浸式翻译。设置的方式是这样的：

这里不展开讲翻译插件的具体使用，懂得都懂，不懂自己百度一下。

我们打开一个英文的网页

点击翻译按钮，中文就出来了，还是中英文对照，非常的Nice

以上这是翻译插件的具体应用，下面我们来看看如何使用Qwen2进行数据分析。这里使用Open Interpreter+Qwen2做演示。

之前文章介绍过Open Interpreter这里不再赘述。使用siliconflow的key和接口地址，指定模型启动

执行完了，说这里说成功的提取到了文件的数据。并绘制了一个K线图文件保存在当前目录下。

这是演示部分，来看看我们一共花了多少钱，原来给了我们42块钱，现在剩下41.70元

实际上你可以看到，你这样的应用，不管是翻译，不管是我们现在进行数据分析，赠金这42块，足够你忙活一阵的。