库巴sama
01-29
这算什么，赛博汪峰？不过本质上阿里的模型还是gpt的底子吧，我是外行不懂，如果是，也就意味着成本不会低。如果先出这个可能美国股市一点水花都没有吧
中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？
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精彩评论
dm007
01-29
dm007
qwen开源模型 抄不抄自己不会分辨？不懂技术就找个懂的人问问 或者别尬黑别瞎**乱评论。大清都亡了100多年了，跪久了试着站起来走走看？
库巴sama
:
那我确实说错了，开源是一回事。
我是以为在ds前，没有能震动到美国市场的模型，推测他们的底层方式和那边是不是一样的，我也没说抄，你想多了。
别搞得这么敏感，我一句话也影响不了任何股价，也放心我屁股没歪，所以我才说我确实没那么懂，你指出来就好。
skyteeth
01-29
skyteeth
你是外行不懂就敢瞎评论？
库巴sama
:
你多高贵？评论规则你来定的？我确实不懂阿里的模型，说错了你指出来就好。
什么也没有了～
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href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。</strong></p><p><strong>行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。</strong></p><p>1月29日凌晨，<strong>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。</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>进一步，<strong>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？</strong></p><p><strong>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？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945e5aa938102a1aed4c87ce9d700949\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><h2 id=\"id_2365375765\">01</h2><h2 id=\"id_318324864\">全面对标全球顶级模型，百万token里程碑</h2><p style=\"text-align: justify;\">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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6439d2475856310facd7416ab158b92d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"571\" tg-height=\"91\"/></p><p>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，<strong><em>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。</em></strong></p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfbd329ef3dbf3bb78af23f1cb1541cf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"581\"/></p><p>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。<strong><em>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。</em></strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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