Qwen

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阿里云通义团队最新探索成果，新模型展现出极强劲的综合性能

大规模MoE模型

Qwen2.5-Max 采用专家混合架构，实现更高效的扩展性。这种架构通过智能选择 “专家” 模型来优化计算资源，提高推理速度和效率，同时避免资源浪费，并提升模型的响应速度和准确度。
预训练超过 20 万亿令牌（tokens），知识覆盖面极广，这为其提供了强大的学习和推理能力

使用 SFT（Supervised Fine-Tuning）进行更好的任务定向调优，通过人类反馈强化学习（RLHF）进一步对齐用户偏好，使模型能够更好地理解和满足用户需求

Qwen2.5-Max 具备强大的多模态能力，可以处理文本、图像、音频等多种模态的数据。例如，在代码能力方面，能够帮助用户完成各种可视化创作；在联网搜索功能中，输出内容的每句话来源出处都有标注，运行流畅

支持超长上下文（例如 32K tokens 或更高），这一特性适合处理长文档、复杂对话历史或者大型知识库等任务。使得它在处理较长信息内容时能够很好地利用上下文信息，提高回答的准确性和连贯性

在多个主流权威基准测试中，Qwen2.5-Max 表现卓越，超越了 DeepSeek V3、Llama-3.1-405B 等领先模型。相比早期版本，Qwen2.5-Max 的理解能力提升了 46%，数学能力提升了 75%，代码能力提升了 102%，指令遵循能力提升了 105%

在对话与编程任务上，Qwen2.5-Max 可与 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 等商业模型一较高下，底层模型能力胜过同样开源的 DeepSeek V3 与 Llama-3.1–405B