技术特点

• 架构：采用超大规模 MoE（混合专家）架构。

• 数据基础：预训练数据超过 20 万亿 tokens。

• 训练方案：基于精心设计的后训练方案进行训练。

性能表现

• 基准测试领先：在与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama-3.1-405B，以及 Qwen2.5-72B 的 11 项基准测试对比中，Qwen2.5-Max 全部超越了对比模型。

• 多项评测出色：在测试大学水平知识的 MMLU - Pro、评估编程能力的 LiveCodeBench、综合能力评估的 LiveBench，以及近似人类偏好的 Arena - Hard 等多个权威评测中，展现出与 DeepSeek V3、GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet 比肩，甚至领先的性能。

功能服务

• 对话功能：用户可以直接与 Qwen2.5-Max 模型对话。

• 其他功能：具备 artifacts、搜索等功能。

• 体验途径：开发者可在 Qwen Chat 平台免费体验 Qwen2.5 - Max 模型，企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用该模型 API 服务。

发布意义

• 技术层面：是阿里云在 AI 领域的重要突破，展示了其在模型架构及训练理念上的深厚积累，尤其是对大规模数据处理和算法优化的创新，提升了模型的推理速度，增强了对复杂任务的处理能力。

• 行业层面：作为继 DeepSeek 之后的又一开源力量，为开源模型的发展注入新动力，或改变全球 AI 技术格局，推动行业进一步发展。

• 商业层面：阿里云采用开源策略，有利于吸引更多开发者使用，进而推动阿里云相关服务的应用，同时阿里巴巴股价也因新模型的发布一度涨超 7%，收涨 6.71%，体现了市场对其的认可