MoE 아키텍처 기반의 Qwen2.5-Max가 DeepSeek V3를 완전히 능가합니다.

모델 개요

최근 몇 년 동안 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 한 대규모 모델 학습은 인공지능 분야에서 중요한 연구 방향이 되었으며, Qwen 팀은 최근 20조 개 이상의 사전 학습 데이터와 개선된 사후 학습 체계를 사용하는 Qwen2.5-Max 모델을 출시하여 MoE 아키텍처의 확장 적용에 획기적인 성과를 거두었습니다. 진행 상황. 이 모델은 이제 다음을 통해 사용할 수 있습니다.API 인터페이스어쩌면Qwen 채팅경험을 위한 플랫폼입니다.

기술적 특성

1. 모델 아키텍처의 혁신

하이브리드 전문가 시스템 최적화동적 라우팅 메커니즘을 통한 컴퓨팅 리소스의 효율적인 할당
멀티모달 확장성텍스트, 구조화된 데이터 등 다양한 유형의 입력 및 출력을 지원합니다.
컨텍스트화 향상최대 입력: 30,720개 토큰, 최대 8,192개 토큰까지 연속 텍스트 생성 가능.

2. 핵심 기능 매트릭스

기능적 차원	기술 지표
다국어 지원	29개 언어 지원(중국어/영어/프랑스어/스페인어 등 포함)
계산 기능	복잡한 수학적 연산 및 코드 생성
구조화된 처리	JSON/테이블 데이터 생성 및 구문 분석
문맥 이해	8K 토큰 긴 텍스트 연결 생성
애플리케이션 적합성	대화 시스템/데이터 분석/지식 기반 추론

성능 평가

명령 모델 비교

Qwen2.5-Max는 MMLU-Pro(대학 지식 테스트), LiveCodeBench(프로그래밍 능력 평가), Arena-Hard(인간 선호도 시뮬레이션) 등의 벤치마크 테스트에서 상당한 경쟁력을 입증했습니다:

테스트 데이터에 따르면 이 모델은 프로그래밍 능력(LiveCodeBench) 및 통합 추론(LiveBench) 부문에서 DeepSeek V3보다 성능이 뛰어나며 GPQA-Diamond 고차 추론 테스트에서 최고 수준에 도달했습니다.

기본 모델 비교

메인스트림 오픈 소스 모델과 비교했을 때 Qwen2.5-Max는 기본 기능 수준에서 기술적 이점을 보여줍니다:

405B 매개변수 규모의 Llama-3.1과 720B 매개변수 규모의 Qwen2.5-72B를 비교하면, 대부분의 테스트 항목에서 Qwen2.5-Max가 우위를 유지하여 모델 확장에 있어 MoE 아키텍처의 효율성을 검증했습니다.

액세스 및 사용

1. 클라우드 API 액세스

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. 인터랙티브 경험

인터뷰허깅 페이스 데모 공간
실행 버튼을 실행하여 모델 로드
텍스트 입력 상자를 통한 실시간 상호작용

3. 엔터프라이즈 배포

등록알리윤 계정
대형 모델 서비스 플랫폼 출시
시스템 통합을 위한 API 키 생성

기술 발전 방향

현재 버전은 다음 영역에서 지속적으로 최적화되고 있습니다:

교육 후 데이터 품질 개선 전략
효율성 최적화를 위한 여러 전문가 협업
낮은 리소스 소비 추론 가속화
멀티모달 확장 인터페이스 개발

향후 전망

데이터 규모와 모델 파라미터 규모를 지속적으로 개선하면 모델의 지능 수준을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 다음으로는 사전 학습의 확장 외에도 강화 학습의 확장에 적극적으로 투자하여 인간을 뛰어넘는 지능을 달성하고 AI가 미지의 영역을 탐험할 수 있도록 노력할 것입니다.