源自：华尔街见闻
源自：硬AI
当阿里云展现出“强大模型+充足算力+完整云平台”的组合优良时，是不是印证了类似去年北美云计算服务商的投资规律？
农历除夕夜，在全世界华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，阿里巴巴美股股价在收盘前显现明显异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。
行情异动的背面，是一场无硝烟的技术奇袭。
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世界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。
市场人士分析叫作，此前过度聚焦DeepSeek，却忽略了包含阿里通义在内的中国AI整体性追赶。行业媒介《信息平权》暗示，若阿里Qwen-2.5-max这次的确性能超过V3，能够对其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”的组合优良时，是不是印证了类似去年北美云计算服务商的投资规律？倘若美股因AI整体增值10万亿美元，中国AI资产的重估机会是不是已至？
全面对标全世界顶级模型，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、评定编程能力的LiveCodeBench、综合能力评定的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，乃至领先的性能。
阿里团队暗示，随着后训练技术的持续进步，下一个版本将有望达到更高水平。
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，作为业内首个达到此规模的公开可用模型。
这些模型运用稀疏重视力，只关注上下文中最重要的部分。这种办法处理百万token输入的速度比传统办法快3到7倍，输出长度达到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在查询非常长的文档中的隐匿数字时都达到了完美的准确性。较小的7B型号亦表现良好，仅有轻微的错误。
在RULER、LV-Eval和LongbenchChat等需求更高的繁杂的上下文测试中，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型号乃至在RULER中得分超过90分——这是Qwen系列的第1次——在多个数据集上连续击败gpt - 4o mini。
是时候整体重估中国AI资产了吗？
倘若说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那样这次阿里的突破则表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，研发者能够直接在云端调用。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三大云服务商的商场模式形成镜像。
另外，按照咱们之前说到的摩根士丹利最新研报，低成本高性能模型亦将重塑数据中心和软件行业格局：
针对中国数据中心而言，短期内，倘若大型科技机构采用类似技术路线，可能减少AI训练关联需要。但从长远来看，低成本模型将推动推理需要增长，对一线城市数据中心形成好处； 针对中国软件行业，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。倘若阿里Qwen-2.5-max的性能确实展现出预期水平，加之其低成本优良与完整云生态，或诱发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。返回外链论坛： http://www.fok120.com，查看更加多
