阿里云新年发布通义千问Qwen 2.5-Max超大规模MoE模型，可通过API或Qwen Chat体验。该模型使用超20万亿token预训练数据，并经精心后训练。在指令模型对比中，Qwen 2.5-Max在多项基准测试中超越DeepSeek V3，并在MMLU-Pro等评估中表现出色。基座模型对比中，Qwen 2.5-Max在多数测试中也展现出显著优势，与DeepSeek V3、Llama-3.1-405B和Qwen2.5-72B等开源模型相比，性能领先。阿里云表示，随着后训练技术进步，下一版本模型将更强大。

🚀阿里云发布通义千问Qwen 2.5-Max模型，可通过API或Qwen Chat体验，提供对话、artifacts和搜索等功能。

📊该模型基于超20万亿token的预训练数据和精心设计的后训练方案，在多项基准测试中性能超越DeepSeek V3，并在MMLU-Pro等评估中展现出竞争优势。

🥇在基座模型对比中，Qwen 2.5-Max在多数基准测试中表现出显著优势，与DeepSeek V3、Llama-3.1-405B等开源模型相比，性能领先。

🔮阿里云表示，随着后训练技术的进步，下一版本的Qwen 2.5-Max将会达到更高的水平。

新年之际， 阿里巴巴 (BABA.US) 旗下阿里云公布了其全新的通义千问 Qwen 2.5-Max 超大规模 MoE 模型，大家可以通过 API 的方式进行访问，也可以登录 Qwen Chat 进行体验，例如直接与模型对话，或者使用 artifacts、搜索等功能。

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据介绍，通义千问 Qwen 2.5-Max 使用超过 20 万亿 token 的预训练数据及精心设计的后训练方案进行训练。

性能

阿里云直接对比了指令模型的性能表现（IT之家注：指令模型即我们平常使用的可以直接对话的模型）。对比对象包括 DeepSeek V3、GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet，结果如下：

在 Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench 和 GPQA-Diamond 等基准测试中，Qwen2.5-Max 的表现超越了 DeepSeek V3，同时在 MMLU-Pro 等其他评估中也展现出了极具竞争力的成绩。

在基座模型的对比中，由于无法访问 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 等闭源模型的基座模型，阿里云将 Qwen2.5-Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama-3.1-405B，以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.5-72B 进行了对比。对比结果如下图所示：

我们的基座模型在大多数基准测试中都展现出了显著的优势。我们相信，随着后训练技术的不断进步，下一个版本的 Qwen2.5-Max 将会达到更高的水平。

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编辑/danial