MoE アーキテクチャに基づく Qwen2.5-Max が DeepSeek V3 を完全に凌駕

モデル概要

近年、MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャに基づく大規模モデル学習は、人工知能分野における重要な研究方向となっている。Qwenチームは最近、20兆トークンを超える事前学習データと洗練された事後学習スキームを採用したQwen2.5-Maxモデルをリリースし、MoEアーキテクチャのスケールアップ応用におけるブレークスルーを実現した。進展があった。このモデルは現在APIインターフェースもしかしたらQwenチャット体験のためのプラットフォーム。

技術的特徴

1.モデル・アーキテクチャの革新

• ハイブリッド・エキスパート・システムによる最適化動的ルーティングメカニズムによる計算機資源の効率的配分
• マルチモーダルな拡張性テキスト、構造化データなど、複数のタイプの入出力をサポート。
• 文脈の強化最大入力：30,720トークン、最大8,192トークンまでの連続テキストを生成可能。

2.コア機能マトリックス

パフォーマンス評価

コマンドモデルの比較

Qwen2.5-Maxは、MMLU-Pro(大学知識テスト)、LiveCodeBench(プログラミング能力評価)、Arena-Hard(人間嗜好シミュレーション)などのベンチマークテストで大きな競争力を示しています：

テストデータによると、このモデルはプログラミング能力（LiveCodeBench）と統合推論（LiveBench）の次元でDeepSeek V3を上回り、GPQA-Diamond高次推論テストではトップレベルに達している。

ベースモデルの比較

主流のオープンソースモデルと比較して、Qwen2.5-Maxは基本的な機能のレベルで技術的な優位性を示している：

405B のパラメータを持つ Llama-3.1 と 720B のパラメータを持つ Qwen2.5-72B を比較すると、Qwen2.5-Max はほとんどのテスト項目でリードを維持し、モデルスケーリングにおける MoE アーキテクチャーの有効性を検証しています。

アクセスと利用

1.クラウドAPIアクセス

from openai import OpenAI
インポート os
クライアント = OpenAI(

base_url="https://dashscale.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", )
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen-max-2025-01-25",
messages=[
{'role':'system', 'content':'Set AI Assistant Role'}、
{'role':'user', 'content':'Enter query'}, {'role':'user', 'content':'Enter query'}.
]
)

2.インタラクティブな体験

1. インタビューハギング・フェイス・デモ・スペース
2. モデルをロードするためにRunボタンを起動する
3. テキスト入力ボックスによるリアルタイム・インタラクション

3.エンタープライズ展開

1. 在籍アリユン・アカウント
2. 大型モデル・サービス・プラットフォームの立ち上げ
3. システム統合のためのAPIキーの作成

技術進化の方向性

現在のバージョンは、以下の分野で継続的に最適化されている：

• 研修後のデータ品質改善戦略
• 効率最適化のための複数の専門家によるコラボレーション
• 低リソース消費推論アクセラレーション
• マルチモーダル拡張インターフェース開発

将来展望

データ規模とモデルパラメータ規模を継続的に改善することで、モデルの知能レベルを効果的に向上させることができる。今後は、事前学習のスケーリングに加え、強化学習のスケーリングにも精力的に投資し、人間を超える知能を実現し、AIを未知の領域へと導いていきたいと考えています。