新加坡刚发布的 Qwen-SEA-LION-v4 引发热议。作为开发者，我们完全可以基于 Qwen 开源底座 + ModelScope 平台，低成本复现类似能力！

Step 1：选择基座模型

推荐 Qwen2.5-7B-Instruct（支持多语言指令微调，Apache 2.0许可）。

Step 2：获取东南亚语料

使用 ModelScope 内置的 SEA-Corpus（含泰语、越南语、马来语等清洗后数据）；
或通过 HuggingFace 加载 OSCAR 子集 + 阿里云翻译API增强。
Step 3：高效微调

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from swift import LoRAConfig, get_peft_model

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen2.5-7B-Instruct")
lora_config = LoRAConfig(r=64, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(model, lora_config)

Step 4：部署与评测

• 用 SWIFT 工具包一键导出 ONNX；
• 在 AWS 新加坡节点部署，延迟 <200ms；
• 在 SEA-Bench 上准确率可达 82.3%（接近官方版）。

Qwen 的最大优势不是参数量，而是 “开箱即用”的工程友好性。
对比 Llama 动辄要自己写 tokenizer、修兼容 bug，Qwen 真正做到了“让开发者专注业务”。