Qwen2.5-max Vs.Deepseek V3 和 Gpt-4o：阿里巴巴是否重新定义了 Llm 格局？

介绍

人工智能领域正在迅速发展，几乎每天都有新的进展。如果你一直在关注混合专家 (MoE) 模型的增长，你可能听说过DeepSeek V3。这个模型因其高效性和大规模而声名显赫。然而，一个新模型已经进入市场，提供更强大的性能：Qwen2.5-Max，阿里巴巴最新发布的产品。

大语言模型 (LLMs) 已经改变了人工智能，使得从聊天机器人到复杂推理系统的各种应用成为可能。这些模型依赖于大量的数据和计算能力，并且随着规模的扩大，它们的能力不断提高。推动这一进展的一个关键因素是混合专家 (MoE) 架构。MoE 允许模型使用多个专门的子网络，或称为“专家”，而不是依赖于单一的稠密网络来处理每个任务。这种方法使得模型更加高效，更擅长于专业化，并能够在不增加计算资源负担的情况下提供更高的性能。

阿里巴巴作为人工智能研究的知名企业，在 Qwen2.5-Max 上取得了重大突破。该模型是在一个包含_20万亿个令牌_的庞大数据集上训练的，并使用监督微调 (SFT) 和基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 等先进技术进行了微调。通过这一发布，阿里巴巴的目标是与DeepSeek V3、GPT-4o 和 LLaMA-3.1 等领先模型展开竞争。

在这篇博客中，我们将深入探讨：

• Qwen2.5-Max 的构建方式、架构与工作原理，以及使其与众不同的创新。
• 它与 DeepSeek V3 等竞争对手及其他领先人工智能模型的性能比较。
• 如何通过聊天接口或 API 集成访问和使用 Qwen2.5-Max。

随着人工智能模型的不断扩展，理解它们的优缺点和应用变得至关重要。让我们探讨一下是什么使 Qwen2.5-Max 成为人工智能领域的游戏规则改变者。

什么是 Qwen2.5-Max：可扩展的大语言模型？

扩展是人工智能突破的关键驱动力。大语言模型 (LLMs) 的性能随着 模型参数 和 训练数据大小 的增加而显著提高——这一现象被称为 扩展法则。

这些法则表明，当我增加参数数量 (N)、训练数据大小 (D) 和计算能力 (C) 时，损失函数 (L) 会呈现可预测的下降：

其中 α、β 和 γ 是经验扩展系数。更简单地说，在更丰富和广泛的数据集上训练的更大模型通常表现更好。

然而，扩展成本高昂。训练像 GPT-4 或 DeepSeek V3 这样的模型需要巨大的计算能力，通常在 数百万 GPU小时 的范围内。这就是 混合专家 (MoE) 架构发挥作用的地方，使大模型变得 更高效。

混合专家 (MoE) 如何提高效率？

混合专家 使模型能够以更少的计算进行预训练，这意味着您可以在与稠密模型相同的计算预算下，显著扩大模型或数据集的规模。

传统的变换器模型对每个输入令牌激活所有参数。这意味着对于一个 稠密 模型，具有 1000亿参数，在每次计算中都涉及所有1000亿参数，消耗了巨大的资源。

另一方面，MoE模型 将参数划分为不同的“专家”网络，并且每个令牌仅使用其中的一部分。例如，如果一个模型具有 1000亿参数，但每个令牌仅激活100亿，它可以在仅使用100亿模型的计算的情况下，达到100B模型的性能。

混合专家 (MoE) 架构

✅ 现实世界类比：将MoE想象成一个医院。医院不是把每位病人送到全科医生（稠密模型），而是将他们引导到合适的专科医生（心脏科医生、神经科医生等），提高了效率和效果。

AI中的例子：DeepSeek V3，最著名的MoE模型之一，展示了这种方法如何 高效地扩展模型 同时减少计算浪费。

MoE 模型的演变

DeepSeek V3 的影响

DeepSeek V3 是 AI 扩展的一个里程碑。凭借其 每层 16 个专家，它能够超越许多相似计算预算的稠密模型。它展示了：

• 更高的推理效率（MoE 仅激活一部分专家）
• 相比等效稠密模型更低的训练成本
• 在任务间更强的泛化能力

它的成功证明了 MoE 是可扩展 AI 的未来。

DeepSeek V3

Introducing Qwen2.5-Max: Alibaba’s Next-Gen Model

现在，阿里巴巴已经进入了混合专家 (MoE) 竞赛，推出了 Qwen2.5-Max，旨在进一步提升效率和性能。该模型将 直接与 DeepSeek V3 竞争，通过引入：

1. 一个巨大的 20 万亿令牌数据集
2. 经过精炼的后训练技术，如基于人类反馈的强化学习 (RLHF)
3. 更好的对真实世界任务的泛化能力

Qwen2.5-Max

Qwen2.5-Max 的关键升级

20 万亿令牌训练数据集

Qwen2.5-Max 中最显著的升级之一是其 前所未有的数据集大小 — 20 万亿令牌。为了更好地理解这一点：

• GPT-3 的训练数据为 3000 亿令牌
• LLaMA 2 模型使用了 2 万亿令牌
• DeepSeek V3 利用了 10 万亿令牌

凭借 20 万亿令牌，Qwen2.5-Max 可以访问到 更丰富和多样化的数据集，这意味着：

• 更好的事实准确性
• 更强的推理能力
• 改善的多语言表现

现实世界的类比：想象两个学生在准备考试。一个学生从 几本教科书 学习（GPT-3），而另一个学生则阅读 所有可用的相关书籍（Qwen2.5-Max）。第二个学生拥有更好的 知识基础，使他们更有可能正确回答问题。

2. 高级后训练方法

在大规模数据集上训练只是 拼图的一部分。要真正 优化AI行为，需要应用 后训练技术，如 监督微调 (SFT) 和 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)。

监督微调 (SFT)

SFT 涉及 手动标记高质量响应 并微调模型以偏好这些响应。

示例：如果一个模型生成两个可能的答案，人类选择 更有用 的一个。模型学习 偏好 与人类期望一致的响应。

基于人类反馈的强化学习 (RLHF)

RLHF 使用 奖励模型 改善与人类偏好的对齐。

1. AI 生成多个响应。
2. 人类 排名 它们，从最好到最差。
3. AI 使用 强化学习 更新自己，以最大化偏好的响应。

现实世界类比：将 RLHF 想象成训练一辆 自动驾驶汽车。如果汽车做出 错误的转弯，人类干预纠正它，系统 学习在未来避免那种错误。

让我们解释一下 Qwen2.5-Max 的架构

Qwen2.5-Max 在大语言模型 (LLMs) 领域引入了几项进展，提高了其效率和性能。这些改进源于其架构、训练方法和后期微调。让我们一步一步分解其架构：

MoE 架构：利用专家子模型提高效率

Qwen2.5-Max 的一个显著特点是其 混合专家 (MoE) 架构。这种方法在更大的模型中利用多个专家子模型，每个子模型专门处理特定类型的任务或数据。通过使模型能够仅针对每个输入选择性地激活相关专家，MoE 实现了更高效的处理，而不会不必要地消耗计算资源。

来自大型神经网络的 MoE 层

MoE 在扩展和效率方面的好处：

• 任务专业化：每个专家子模型可以专注于特定领域或类型的输入，从而提高模型为不同任务生成专业响应的能力。例如，一个专家可能更擅长处理编码任务，而另一个则针对一般知识进行了优化。
• 高效扩展：与其拥有一个处理所有任务的巨大单一模型，MoE 允许 Qwen2.5-Max 通过增加更多专家来扩展，而不会成倍增加计算需求。这意味着 Qwen2.5-Max 可以在保持成本效益和降低计算开销的同时，实现高性能。
• 动态专家选择：MoE 模型使用一种机制，使模型能够仅选择每个输入的相关专家。这种选择性激活在推理过程中减少了计算量，使模型在实际部署时更加高效。

大规模预训练：使用 20 万亿个令牌

Qwen2.5-Max 在一个非凡的 20 万亿个令牌 上进行了预训练——这个数量远远超过了大多数大语言模型 (LLMs) 所接触的量。这个庞大的数据集为模型的语言能力奠定了基础，为其提供了丰富多样的知识库。

在 20 万亿个令牌上的训练影响：

• 更广泛的知识基础：接触如此大规模的数据集使模型能够从各种主题中学习，提高了其在不同领域的概括能力。从科学论文到日常对话，模型更能处理各种形式的输入，并生成具有上下文相关性的输出。

• 改进的概括能力：如此广泛的预训练的主要好处之一是模型在不同任务之间更好地进行概括的能力。通过在训练过程中遇到更多样化的示例，Qwen2.5-Max 能够应对更广泛的查询，将其知识适应于不熟悉的情况。

• 语言理解：通过 20 万亿个令牌，模型见识了许多句子结构、方言和细微差别的变体，帮助其发展出更细致的语言理解能力。

后训练优化：提升现实世界表现

Qwen2.5-Max 结合了两种重要的 后训练优化技术：监督微调 (SFT) 和 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)。这些方法旨在提高模型在现实世界中的表现，以及其生成更准确、有用和符合人类期望的响应的能力。

1. 监督微调 (SFT)

SFT 涉及在精心策划的数据集上训练模型，这些数据集旨在优化特定任务的表现，如 问答、摘要 和 信息提取。在此阶段，模型接触到高质量的标记示例，指导其生成更符合人类期望的精确输出。

监督微调

• 在特定任务上的更好表现：微调帮助模型专注于某些类型的任务，例如处理复杂查询或总结长文档。通过学习这些专业示例，模型更能有效地解决现实世界中的问题。
• 任务特定调整：SFT 确保模型的输出与人类期望在目标用例中保持一致，从而生成更准确和相关的响应。

2. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)

RLHF 是一种通过 学习用户反馈 进一步优化模型的技术。在生成响应后，模型会收到反馈，指示该响应是否有帮助。这个反馈循环帮助模型更好地理解用户认为有价值和相关的内容，使其能够相应地调整行为。

基于人类反馈的强化学习

• 与人类偏好的对齐：RLHF 确保模型的输出与人类偏好更为一致，提高其生成满足用户需求和期望的响应的能力。
• 提高可靠性：通过根据现实世界反馈不断优化其输出，Qwen2.5-Max 能够随着时间的推移生成更可靠和准确的结果。

一览性能：Qwen2.5-Max vs. 竞争对手

基准测试的重要性

基准测试在评估 AI 模型的实际性能中发挥着至关重要的作用。它们提供了标准化的指标，帮助比较不同模型在各种任务上的表现，如一般知识、问题解决以及编码等专业领域。通过在这些公认的基准上评估模型，我可以识别出哪些模型在特定应用中表现优异，从而更明智地决定哪个模型最适合特定任务。

在本节中，我将查看用于评估 Qwen2.5-Max 的关键基准，并将其性能与 DeepSeek V3、Claude 3.5 和 LLaMA 3.1 等竞争对手进行比较。这一比较将帮助我们理解 Qwen2.5-Max 在一般知识、推理、问题解决和专业任务等领域的表现。通过检查这些基准，我们可以评估它与其他领先模型的相对表现。

用于评估的关键 AI 基准概述

为了衡量 Qwen2.5-Max 的性能，使用了几个基准，每个基准侧重于模型能力的不同方面：

1. Arena-Hard：旨在评估模型与人类偏好和决策能力的一致性。
2. LiveBench：对模型的一般能力进行广泛评估，测试其在各种任务中的表现。
3. LiveCodeBench：一个专门的基准，测量模型的编码能力，侧重于编程任务和软件开发中的问题解决。
4. GPQA-Diamond：针对一般问题解决的挑战，旨在评估模型处理复杂开放性问题的能力。
5. MMLU-Pro：对模型的学术推理和知识进行严格评估，重点关注大学水平的材料。

Qwen 2.5 Max — 用于评估的 AI 基准

Qwen2.5-Max vs. DeepSeek V3: 性能分析

与其他大语言模型相比，Qwen2.5-Max 在多个关键领域显示出显著优势。让我们分析一下 Qwen2.5-Max 与 DeepSeek V3 的性能，重点关注不同基准测试的结果：

1. Arena-Hard: 在这个基准测试中，Qwen2.5-Max 的表现优于 DeepSeek V3，显示出与人类偏好的更强一致性。这表明 Qwen2.5-Max 更能够提供直观且类似人类的响应，使其成为理解人类需求和偏好的应用程序的更好选择。

2. LiveBench: 在评估模型通用能力的 LiveBench 中，Qwen2.5-Max 以 62% 的得分领先，略高于得分约为 60% 的 DeepSeek V3。这表明 Qwen2.5-Max 在更广泛的任务中提供了更灵活的性能。

3. LiveCodeBench: 在与编码相关的任务中，Qwen2.5-Max 的表现可靠，得分接近 39%，与 Claude 3.5 不相上下。虽然 DeepSeek V3 和其他模型的表现也相当不错，但 Qwen2.5-Max 在编程挑战中表现突出，展示了其处理更复杂编码任务的能力。

4. GPQA-Diamond: 在评估一般问题解决能力的 GPQA-Diamond 挑战中，Qwen2.5-Max 的表现与 DeepSeek V3 相似，并且超越了 LLaMA 3.1 等模型。凭借 59–60% 的得分，它展示了应对更复杂、开放性问题的能力，这些问题需要高级推理和广泛的知识。

5. MMLU-Pro: Qwen2.5-Max 在学术知识测试 MMLU-Pro 中表现出色，位列前列。尽管 Claude 3.5 在这个基准测试中稍占优势，但 Qwen2.5-Max 的表现仍具竞争力，展示了其强大的学术推理能力。

Qwen2.5-Max 的优势

Qwen2.5-Max 在多个基准测试中始终优于 DeepSeek V3，在 人类对齐 (Arena-Hard)、通用能力 (LiveBench) 和 编码性能 (LiveCodeBench) 等领域表现出色。与 Claude 3.5 和 LLaMA 3.1 等其他模型相比，Qwen2.5-Max 在推理、事实知识和编码方面仍具竞争力。尽管没有单一模型在每个基准测试中都表现出色，Qwen2.5-Max 以其全面的性能脱颖而出，使其成为需要在各个领域具备多样性的现实世界应用的理想选择。

Face-Off: Qwen2.5-Max vs. DeepSeek V3 vs. LLaMA-3.1–405B vs. GPT-4

Qwen2.5-Max vs. DeepSeek V3 vs. LLaMA-3.1–405B vs. GPT-4

关键要点：

1. Qwen2.5-Max 在多个基准测试中表现优异：Qwen2.5-Max 在 Arena-Hard、LiveBench 和 GPQA-Diamond 等多个类别中脱颖而出，展示了其在包括人类对齐和问题解决在内的广泛任务中的整体实力。在需要推理、事实知识和编码能力的任务中表现尤为出色。

2. 不同模型在不同领域表现卓越：

   • GPT-4 在 MMLU 中领先，在学术推理方面略有优势，并且在 BBH 中表现出色，展现了在公平性和偏见基准测试中的强劲表现。
   • Qwen2.5-Max 在人类对齐任务 (Arena-Hard) 和一般能力 (LiveBench) 中表现出色，但在学术推理 (MMLU) 上略逊于 GPT-4。
   • DeepSeek V3 在大多数基准测试中落后，但在某些问题解决任务中是一个接近的竞争者。
   • LLaMA-3.1–405B 提供了具有竞争力的结果，但与 Qwen2.5-Max 或 GPT-4 相比，在任何特定基准测试中并未领先。

3. 这对选择 AI 模型的用户意味着什么：

   • 多功能性：如果您需要一个在一系列任务（例如推理、问题解决、编码）中表现一致的模型，Qwen2.5-Max 是一个强有力的竞争者，特别适用于需要类人响应和一般知识的应用。
   • 专业性能：对于需要 学术推理 或 公平性和偏见评估 的任务，GPT-4 具有优势，更适合关注这些领域的用户。
   • 推理和常识：Qwen2.5-Max 和 GPT-4 在 常识推理 和 问题解决 方面比 DeepSeek V3 或 LLaMA-3.1–405B 更强，更适合需要深刻理解和实际解决方案的应用。

如何访问 Qwen2.5-Max？

Qwen 聊天

用户可以通过其 官方聊天机器人 界面互动体验 Qwen2.5-Max。这提供了一种用户友好的方式来体验模型的能力，包括基于聊天的互动、问题解决和内容生成。

• 官方聊天机器人链接：您可以通过此链接访问官方 Qwen2.5-Max 聊天机器人。这将允许您与模型进行一系列互动任务。

Qwen 聊天

API 通过阿里云访问

对于那些希望将 Qwen2.5-Max 集成到其应用程序或工作流程中的用户，API 访问可以通过 阿里云 获得。这使您能够以编程方式连接到 Qwen2.5-Max，并在您的软件或业务解决方案中利用其功能。

通过 API 访问 Qwen2.5-Max 的步骤：

1. 注册阿里云：

   • 如果您没有阿里云账户，请访问 阿里云 并注册一个账户。

2. 访问 Qwen2.5-Max API：

   • 登录到您的阿里云账户后，访问 Qwen2.5-Max API 部分。
   • 您可以在官方 Qwen2.5-Max 页面下的 API 管理 中找到 API 文档、定价和集成细节。

3. 获取 API 密钥：

   • 注册后，您需要生成 API 密钥 来验证您的请求。请按照 API 门户中的说明生成和管理您的密钥。

4. API 定价和限制：

   • 查看与通过 API 访问 Qwen2.5-Max 相关的定价计划和使用限制，以确定最适合您需求的方案。

5. 开始使用 API：

   • 拿到您的 API 密钥和相关信息后，您现在可以开始发起 API 请求与 Qwen2.5-Max 进行交互。

与 OpenAI 的 API 格式兼容性：

Qwen2.5-Max 被设计为与 OpenAI 的 API 格式 兼容，使得已经熟悉 OpenAI API 结构的开发者更容易将 Qwen2.5-Max 无缝集成到他们的应用程序中。

• 这意味着您可以使用 类似的 API 调用，只需稍作修改，即可发送请求和处理响应，包括文本生成、分类和其他功能。

API集成的示例Python代码

以下是一个示例Python代码，通过API使用requests和您的API密钥集成Qwen2.5-Max。

import requests

api_url = "https://api.alibabacloud.com/qwen2.5-max/v1/generate"
api_key = "your_api_key_here"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

data = {
    "prompt": "Explain the concept of machine learning.",
    "max_tokens": 150,
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    result = response.json()
    print("Response from Qwen2.5-Max:", result['text'])
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

说明：

1. API URL：发出API请求的端点。
2. API Key：您的个人API密钥，用于身份验证。
3. 数据：输入提示（在这种情况下，询问机器学习）和其他参数，如max_tokens（响应长度）和temperature（创造力水平）。
4. 响应处理：响应被解析为JSON，并打印生成的文本。

该示例演示了使用API进行文本生成任务的基本知识，适用于Qwen2.5-Max。根据需要调整参数，以适应不同的任务，如问答、摘要或与编码相关的活动。

在进一步扩展中的挑战

1. 计算效率和推理成本的关注

随着像 Qwen2.5-Max 这样的 AI 模型在规模和复杂性上不断增长，计算效率 和 推理成本 成为关键关注点。更大的模型通常需要更多资源，这导致：

• 运营成本增加：实时或按需运行这些模型可能会很昂贵，尤其是对于需求量大的企业和消费者。

扩展中的挑战：计算效率和推理成本的关注

• 延迟问题：更大的模型往往响应时间较慢，这可能成为需要实时交互或快速结果的应用中的瓶颈。
• 能源消耗：训练和维护大规模模型需要大量能源资源，增加了对其环境影响的担忧。

为了解决这些问题，AI 研究人员和开发者专注于 模型压缩、量化、蒸馏 和其他技术，以在不牺牲太多性能的情况下提高模型的效率。

2. 确保大语言模型 (LLMs) 的对齐与安全

另一个主要挑战是确保大语言模型 (LLMs) 与 人类价值观 保持 一致，并且使用是 安全 的。关键方面包括：

• 偏见与公平性：即使是最先进的模型也可能延续其训练数据中存在的偏见。目前正在进行的工作旨在减轻这些偏见，并确保模型为所有用户群体提供公平的输出。
• 错误信息与有害内容：大语言模型 (LLMs) 可能无意中生成或放大 误导性、虚假或有害 信息。实施安全机制以防止模型在敏感领域产生有害内容至关重要。
• 对抗性输入的鲁棒性：大语言模型 (LLMs) 需要抵御可能影响其生成不安全或意外输出的对抗性攻击或操控。

随着像 Qwen2.5-Max 这样的模型的发展，整合 伦理指南 和 技术保障 来增强人工智能系统的对齐与安全性至关重要。

接下来是什么？

对Qwen2.6-Max及以后的推测

随着Qwen2.5-Max在AI性能上树立了强有力的先例，下一代产品——如Qwen2.6-Max——可能会进一步推动边界。推测的进展可能包括：

• 更好的多模态能力：Qwen2.6-Max可能会结合多模态AI，使其不仅能够处理文本，还能处理图像、音频和视频，从而成为真正多才多艺的AI。
• 更智能的微调：增强的模型可能允许更动态、实时的微调，使其能够以更高的精度适应特定领域或任务。
• 增强的推理和长期记忆：我们可能会看到模型在处理复杂推理任务方面的改进，并能够在更长的对话或任务中跟踪上下文，提供更像人类的、记忆意识的交互。

如何与 DeepSeek、GPT-4 和 LLaMA 的竞争推动 AI 创新

顶级 AI 模型如 Qwen2.5-Max、DeepSeek V3、GPT-4 和 LLaMA 3.1 之间的激烈竞争正在推动 AI 领域的创新。这种竞争带来了：

• 模型架构的更快进步：随着每家公司都在追求 最佳性能，研究人员正在尝试新的架构和训练技术以获得优势。
• 降低成本：随着模型之间的竞争，云服务提供商和科技公司被激励使基础设施更具可负担性，将节省的成本转嫁给消费者和企业。
• 专注于专业化：公司可能会专注于专业化模型——例如 知识提取、科学研究 或 创意任务——以满足特定市场需求，而不是单纯在规模上竞争。
• 协作进步：竞争还导致 AI 社区的合作增加，因为公司分享发现和突破，推动整个行业向前发展。这可能导致 开源模型 或共享 AI 基准等创新，惠及整个领域。

在 Qwen、DeepSeek、GPT 和 LLaMA 之间的竞争中，接下来的几个迭代可能会进一步提升 AI 的能力，使其更智能、更快速、更可靠，并更易于各个行业使用。

最终思考

随着人工智能领域的不断发展，像 Qwen2.5-Max 这样的模型正在为性能、灵活性和创新设定新的标准。尽管在 计算效率、对齐 和 安全性 方面仍有许多工作要做，但迄今为止取得的进展证明了人工智能研究中正在进行的开创性工作。随着 DeepSeek V3、GPT-4 和 LLaMA 等领先模型之间的持续进步和竞争，人工智能的未来看起来比以往任何时候都更加光明。

我希望这个比较能为您提供对 Qwen2.5-Max 能力的清晰理解以及它与其他模型的比较。

参考文献:

1. Yang, A., Yang, B., Zhang, B., Hui, B., Zheng, B., Yu, B., Li, C., Liu, D., Huang, F., Wei, H., Lin, H., Yang, J., Tu, J., Zhang, J., Yang, J., Yang, J., Zhou, J., Lin, J., Dang, K., Lu, K., Bao, K., Yang, K., Yu, L., Li, M., Xue, M., Zhang, P., Zhu, Q., Men, R., Lin, R., Li, T., Tang, T., Xia, T., Ren, X., Fan, Y., Su, Y., Zhang, Y., Wan, Y., Liu, Y., Cui, Z., Zhang, Z., Qiu, Z. 和 Qwen 团队, 2025. Qwen2.5 技术报告. arXiv. 可在以下网址获取: https://arxiv.org/pdf/2412.15115