Qwen2.5-Max basé sur l'architecture MoE surpasse complètement DeepSeek V3

模型概览

近年来，基于混合专家系统（Mixture of Experts，MoE）架构的大模型训练成为人工智能领域的重要研究方向。Qwen团队近期发布的Qwen2.5-Max模型，采用超过20万亿token的预训练数据和精细化后训练方案，在MoE架构的规模化应用上取得突破性进展。该模型现可通过Interface APIpeut-êtreChat Qwen平台进行体验。

技术特性

1. 模型架构创新

• 混合专家系统优化：通过动态路由机制实现计算资源的高效分配
• 多模态扩展能力：支持文本、结构化数据等多类型输入输出
• 上下文处理增强：最大输入30,720 tokens，可生成长达8,192 tokens的连续文本

2. 核心功能矩阵

Évaluation des performances

指令模型对比

在MMLU-Pro（大学知识测试）、LiveCodeBench（编程能力评估）、Arena-Hard（人类偏好模拟）等基准测试中，Qwen2.5-Max展现出显著竞争力：

测试数据显示，该模型在编程能力（LiveCodeBench）和综合推理（LiveBench）等维度超越DeepSeek V3，在GPQA-Diamond高阶推理测试中达到顶尖水平。

基座模型对比

相较于主流开源模型，Qwen2.5-Max在基础能力层面展现技术优势：

对比参数规模达405B的Llama-3.1和720B参数的Qwen2.5-72B，Qwen2.5-Max在多数测试项保持领先，验证了MoE架构在模型规模化方面的有效性。

接入与使用

1. 云端API接入

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. 交互式体验

1. entretiensHugging Face演示空间
2. 启动"运行"按钮加载模型
3. 通过文本输入框进行实时交互

3. 企业级部署

1. inscription阿里云账号
2. 开通大模型服务平台
3. 创建API密钥进行系统集成

技术演进方向

当前版本在以下方面持续优化：

• 后训练数据质量提升策略
• 多专家协同效率优化
• 低资源消耗的推理加速
• 多模态扩展接口开发

perspectives d'avenir

持续提升数据规模和模型参数规模能够有效提升模型的智能水平。接下来，我们将持续探索，除了在 pretraining 的 scaling 继续探索外，将大力投入强化学习的 scaling，希望能实现超越人类的智能，驱动 AI 探索未知之境。