来源:硬AI
当阿里云展现出“强大模型+充足算力+完整云平台”的组合优势时,是否印证了类似去年北美云计算服务商的投资逻辑?
农历除夕夜,在全球华人喜迎新春之时,纽约证券交易所的电子屏上,阿里巴巴美股股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。
行情异动的背后,是一场没有硝烟的技术奇袭。
1月29日凌晨,阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-Max,在多个权威基准测试中展现出与全球顶级模型比肩的性能。
继DeepSeek之后,Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。
市场人士分析称,此前过度聚焦DeepSeek,却忽视了包括阿里通义在内的中国AI整体性追赶。行业媒体《信息平权》表示,若阿里Qwen-2.5-max这次的确性能超过V3,可以对其RL推理模型给予更大期待。
进一步,当阿里云展现出“强大模型+充足算力+完整云平台”的组合优势时,是否印证了类似去年北美云计算服务商的投资逻辑?如果美股因AI整体增值10万亿美元,中国AI资产的重估时机是否已至?
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全面对标全球顶级模型,百万token里程碑
Qwen2.5-Max采用超大规模MoE(混合专家)架构,基于超过20万亿token的预训练数据。
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,该模型均展现出与DeepSeek V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩,甚至领先的性能。
阿里团队表示,随着后训练技术的不断进步,下一个版本将有望达到更高水平。
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Qwen2.5团队同步发布了两个创新型号:Qwen2.5-7b-instruct-1m和Qwen2.5-14b-instruct-1m。这些开源模型支持高达100万token的上下文窗口,成为业内首个达到此规模的公开可用模型。
这些模型使用稀疏注意力,只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万token输入的速度比传统方法快3到7倍,输出长度可达8000个token。然而,这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。
在测试中,14B型号和Qwen2.5-Turbo在查找非常长的文档中的隐藏数字时都达到了完美的准确性。较小的7B型号也表现良好,只有轻微的错误。
在RULER、LV-Eval和LongbenchChat等要求更高的复杂的上下文测试中,百万token模型的表现优于128K token模型,尤其是在超过64K token的序列中,14B型号甚至在RULER中得分超过90分——这是Qwen系列的第一次——在多个数据集上持续击败gpt - 4o mini。
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是时候整体重估中国AI资产了吗?
如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度,那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。
在Qwen2.5-Max发布当天,阿里云百炼平台同步开放了完整的工具链支持,开发者可以直接在云端调用。这种“超算集群+开源生态+云原生”的三位一体架构,与北美AWS、Azure、GCP三大云服务商的商业模式形成镜像。
此外,根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报,低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局:
- 对于中国数据中心而言,短期内,如果大型科技公司采用类似技术路线,可能减少AI训练相关需求。但从长远来看,低成本模型将推动推理需求增长,对一线城市数据中心形成利好;
- 对于中国软件(51.170, 1.71, 3.46%)行业,AI模型成本的降低将降低应用程序运行AI功能的门槛,从供给侧改善行业环境。
如果阿里Qwen-2.5-max的性能确实展现出预期水平,加之其低成本优势与完整云生态,或引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。
责任编辑:常福强
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