您需要了解的有關 Qwen2.5-Max – 阿裡巴巴的 AI Leap 的所有資訊
2025-01-30
阿裡巴巴推出了迄今為止最強大的 AI 模型 Qwen2.5-Max，將其定位為與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek V3 競爭的有力競爭對手。與 DeepSeek R1 或 OpenAI 的 o1 不同，Qwen2.5-Max 不用作推理模型，這意味著使用者無法瞭解其思維過程。
相反，它作為一個通才模型，具有廣泛的知識庫、強大的自然語言處理能力，並且由於其Mixture-of-Experts （MoE） 架構而具有高效率。
在本文中，我們將探討 Qwen2.5-Max 的獨特之處、它是如何開發的、它與競爭對手的 AI 模型的比較以及使用者如何訪問它。
什麼是 Qwen2.5-Max？
Qwen2.5-Max 是阿裡巴巴 Qwen AI 系列的最新版本，旨在突破人工智慧在語言處理、常識理解和計算效率方面的界限。
阿裡巴巴主要以其電子商務主導地位而聞名，近年來已擴展到雲計算和人工智慧開發領域。Qwen 系列代表了其對大規模 AI 模型的戰略投資，包括開源和專有架構。
Qwen2.5-Max 的主要亮點：
非開源：與以前的一些 Qwen 模型不同，它的模型權重不公開。
使用 20 萬億個令牌進行訓練：相當於 15 萬億個單詞，使其成為數據暴露方面訓練有素的 AI 模型之一。
不是推理模型：與 DeepSeek R1 或 OpenAI 的 o1 不同，Qwen2.5-Max 沒有明確顯示其推理步驟。
可擴展且資源高效：使用Mixture-of-Experts （MoE） 架構實現最佳性能。
鑒於阿裡巴巴正在進行的 AI 研究，未來的反覆運算（例如 Qwen 3）很可能會包含專用的推理功能。
另請參閱： 阿裡巴巴如何通過人工智慧徹底改變業務
Qwen2.5-Max 是如何工作的？
混合專家 （MoE） 架構
Qwen2.5-Max 採用Mixture-of-Experts （MoE） 技術，該系統在加工過程中僅選擇性地啟動模型最相關的部分。與密集模型相比，這種機制使其非常高效，在密集模型中，無論任務相關性如何，所有參數都參與其中。
一個簡化的類比：想像一個專家團隊，每個專家都專注於不同的領域。如果您提出與物理相關的問題，則只有物理專家會回答，而其他人則保持空閒狀態。這減少了計算浪費，同時保持了性能。
MoE 的優勢：
可擴展性：處理大規模計算，無需過多的硬體需求。
效率：與密集的 AI 模型相比，減少了不必要的能源消耗。
有競爭力的性能： 與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek V3 的功能相匹配，儘管資源效率更高。
訓練和微調
阿裡巴巴 使用驚人的 20 萬億個令牌訓練 Qwen2.5-Max，涵蓋廣泛的主題和語言。為了提高模型的準確性和情境感知能力，我們應用了額外的訓練方法：
監督微調 （SFT）：人工註釋者説明塑造模型的回應以獲得更高的品質。
來自人類反饋的強化學習 （RLHF）：AI 生成的回應由人類對它們進行排序，以確保它們符合使用者的期望。
Qwen2.5-Max 基準測試和性能
為了評估其功能，Qwen2.5-Max 在多個基準測試中與競爭對手的 AI 模型進行了測試，涵蓋常識、編碼和數學問題解決。
Instruct 模型基準測試
這些基準測試評估針對基於聊天的交互、知識檢索和代碼生成進行了優化的模型。
Arena-Hard（偏好基準）：Qwen2.5-Max 得分 89.4，超過了 DeepSeek V3 （85.5） 和 Claude 3.5 Sonnet （85.2）。
MMLU-Pro（知識和推理）：Qwen2.5-Max 排名為 76.1，略高於 DeepSeek V3（75.9），但落後於 Claude 3.5 Sonnet （78.0）。
GPQA-Diamond（常識QA）：Qwen2.5-Max得分為60.1分，擊敗了DeepSeek V3（59.1分），但落後於Claude 3.5 Sonnet（65.0分）。
LiveCodeBench（編碼能力）：Qwen2.5-Max 得分為 38.7，與 DeepSeek V3 （37.6） 和 Claude 3.5 Sonnet （38.9） 密切相關。
LiveBench（整體功能）：Qwen2.5-Max 達到 62.2，優於 DeepSeek V3 （60.5） 和 Claude 3.5 Sonnet （60.3）。
另請參閱： 為什麼 DeepSeek R1 的發佈引發市場拋售？
基本模型基準
基礎模型是 AI 模型的原始版本，在針對特定任務進行微調之前進行測量。
通用知識和語言理解（MMLU， MMLU-Pro， CMMU， C-Eval）：Qwen2.5-Max以MMLU評分87.9和C-評估評分92.2領先，表現優於競爭對手。
編碼與問題解決（HumanEval， MBPP， CRUX-I， CRUX-O）：Qwen2.5-Max以73.2的HumanEval分數和80.6的MBPP分數表現出色，在AI輔助程式設計中處於領先地位。
數學推理（GSM8K、數學）：Qwen2.5-Max 在 GSM8K 上達到 94.5，領先於 DeepSeek V3 （89.3） 和 Llama 3.1-405B （89.0）。然而，在複雜數學問題解決（MATH 基準）中，它的得分為 68.5，表明還有改進的空間。
如何訪問 Qwen2.5-Max
使用者可以通過 兩種主要方式試用 Qwen2.5-Max：
1. Qwen 聊天
與 Qwen2.5-Max 交互的最簡單方法是通過 Qwen Chat，這是一個基於 Web 的介面，類似於 OpenAI 的 ChatGPT。只需從下拉功能表中選擇 Qwen2.5-Max 即可測試其功能。
2. 通過阿裡雲訪問 API
對於開發人員，Qwen2.5-Max 可通過阿裡雲的 Model Studio API 訪問。這允許使用類似於 OpenAI API 的格式無縫整合到應用程式中。
存取 API 的步驟：
註冊阿裡雲 帳號。
啟動 Model Studio 服務。
生成 API 金鑰。
使用標準 OpenAI 樣式請求集成 API。
結論
Qwen2.5-Max 是阿裡巴巴迄今為止最強大的 AI 模型，旨在與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek V3 等領先的 AI 模型相媲美。
它針對效率、可擴展性和性能進行了優化，利用Mixture-of-Expert （MoE） 架構在節省資源的同時保持競爭力。
雖然 Qwen2.5-Max 不是開源的，但它仍然可以通過 Qwen Chat 和阿裡雲的 API 訪問，從而可供全球使用者和開發人員使用。
鑒於阿裡巴巴在 AI 領域的快速發展，我們可能很快就會看到 Qwen 3，它可能會引入以推理為中心的功能，以進一步增強 AI 與人類的交互。
常見問題
Q： 什麼是 Qwen2.5-Max？
答：Qwen2.5-Max 是阿裡巴巴最新的 AI 模型，旨在與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 和 DeepSeek V3 等領先的 AI 模型競爭。它採用專家混合 （MoE） 架構，可提高效率和可擴充性。
Q： Qwen2.5-Max 與 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 相比如何？
A： Qwen2.5-Max 在 AI 基準測試中表現優異，在常識、編碼和數學推理方面表現出色。它在多個基準測試中超過了 DeepSeek V3，但在基於推理的任務中略微落後於 Claude 3.5 Sonnet。
Q： Qwen2.5-Max 是開源的嗎？
A： 不可以，Qwen2.5-Max 是專有模型。與以前的 Qwen 模型不同，它的權重不公開。
問：Qwen2.5-Max 中使用的Mixture-of-Experts （MoE） 架構是什麼？
答：MoE 是一種 AI 優化技術，其中只有最相關的模型元件才會針對特定任務啟動，這使得模型 比 GPT-4o 等密集架構更高效。
Q： 如何存取 Qwen2.5-Max？
A： 訪問 Qwen2.5-Max 有兩種方式：
Qwen Chat – 阿裡巴巴的聊天機器人介面，類似於 ChatGPT。
阿裡雲 API – 透過 Model Studio 提供，允許開發人員將模型整合到應用程式中。
Q：Qwen2.5-Max 是否支持基於推理的 AI 交互？
答：不，與 DeepSeek R1 或 OpenAI 的 o1 不同，Qwen2.5-Max 沒有明確顯示其推理步驟。但是，它在基於知識和特定任務的 AI 處理方面表現出色。
Q： 阿裡巴巴會發佈 Qwen2.5-Max 的改進版本嗎？
答：阿裡巴巴正在積極致力於 AI 的進步，未來的 Qwen 3 模型可能會引入推理功能以進一步提高其性能。
免責聲明：本文內容不構成財務或投資建議。
