Qwen2.5-Max baseado na arquitetura MoE supera completamente o desempenho do DeepSeek V3

Visão geral do modelo

A equipe da Qwen lançou recentemente o modelo Qwen2.5-Max, que emprega mais de 20 trilhões de tokens de dados de pré-treinamento e um esquema de pós-treinamento refinado, e fez avanços na aplicação de aumento de escala da arquitetura MoE. progresso. O modelo já está disponível emInterface da APItalvezQwen Chatplataforma para a experiência.

Características técnicas

1. inovações na arquitetura do modelo

• Otimização de sistema especialista híbridoAlocação eficiente de recursos de computação por meio de mecanismos de roteamento dinâmico
• Escalabilidade multimodalSuporte a vários tipos de entradas e saídas, como texto, dados estruturados, etc.
• aprimoramento da contextualizaçãoEntrada máxima: 30.720 tokens, pode gerar texto contínuo de até 8.192 tokens.

2) Matriz funcional principal

Avaliação de desempenho

Comparação de modelos de comando

O Qwen2.5-Max mostra uma competitividade significativa em testes de benchmark, como o MMLU-Pro (teste de conhecimento universitário), o LiveCodeBench (avaliação da capacidade de programação) e o Arena-Hard (simulação de preferência humana):

Os dados de teste mostram que o modelo supera o DeepSeek V3 nas dimensões de capacidade de programação (LiveCodeBench) e raciocínio integrado (LiveBench), e atinge o nível superior no teste de raciocínio de alta ordem GPQA-Diamond.

Comparação do modelo básico

Em comparação com os principais modelos de código aberto, o Qwen2.5-Max demonstra vantagens técnicas no nível dos recursos básicos:

Comparando o Llama-3.1 com uma escala de parâmetros de 405B e o Qwen2.5-72B com parâmetros de 720B, o Qwen2.5-Max mantém a liderança na maioria dos itens de teste, validando a eficácia da arquitetura MoE no dimensionamento do modelo.

Acesso e uso

1. acesso à API da nuvem

from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("API_KEY"),
base_url="https://dashscale.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-max-2025-01-25",
messages=[
{'role':'system', 'content':'设定AI助手角色'},
{'role':'user', 'content':'输入查询内容'}
]
)

2. experiência interativa

1. entrevistasEspaço de demonstração de rosto abraçado
2. Iniciar o botão Run para carregar o modelo
3. Interação em tempo real por meio de caixa de entrada de texto

3. implantação corporativa

1. registroConta Aliyun
2. Lançamento de uma grande plataforma de serviços modelo
3. Criar chaves de API para integração do sistema

Direção da evolução tecnológica

A versão atual é continuamente otimizada nas seguintes áreas:

• Estratégias de aprimoramento da qualidade dos dados após o treinamento
• Colaboração de vários especialistas para otimização da eficiência
• Aceleração do raciocínio com baixo consumo de recursos
• Desenvolvimento de interface estendida multimodal

perspectivas futuras

O aprimoramento contínuo da escala de dados e da escala de parâmetros do modelo pode melhorar efetivamente o nível de inteligência do modelo. Em seguida, continuaremos a explorar, além do escalonamento do pré-treinamento, investiremos vigorosamente no escalonamento do aprendizado por reforço, na esperança de alcançar uma inteligência além dos seres humanos e levar a IA a explorar o reino desconhecido.