Какова особенность QWEN 2.5 MAX

Qwen2.5-Max достиг канун китайского Нового года 29 января. Новизна была опубликована The Alibaba Technogant, который известен для большинства как создатель Aliexpress Market Plaat. Тем не менее, Alibaba также является одной из крупнейших технологических компаний в Китае, которая специализируется на облачных вычислениях и искусственном интеллекте. QWEN как нейронная сеть была впервые представлена ​​в апреле 2023 года.

QWEN2.5-MAX-последняя модель, которая, согласно результатам тестов на эталон, превысила результаты DeepSeek V3. Сразу стоит отметить, что это не новый Deepseek-R1, с которым способность спорить (аргумент), а предыдущая версия, опубликованная в декабре 2024 года. Затем мы сравниваем эту модель с другими достойными конкурентами из Openai, Deepseek, Claude и Anpropic.

Обучение языковой модели 2.5 макс.

Обучение QWEN2.5-MAX проходило с использованием смесью экспертов (MOE)-«Экспертная смесь». Это означает, что модель была разделена на отдельные мини-модели в процессе обучения, так называемые «эксперты», каждый из которых получил компетентность посредством обучения в определенной области: в программировании, логике, английском языке и других. Отдельная модель «стробирования», «Gatehouse», задача которой она представляет, должна была быть перенаправлена. После анализа входящей задачи она может немедленно оценить, какой из «экспертов» в этой области будет более компетентным, а какой следует услышать.

Экспертные модели не могут работать отдельно и являются частью отличной модели. Если задача попадает в нейронную сеть, например: «Напишите код для Python», «Gatehouse» может сразу обнаружить, что он решил 100% эксперта, эксперта по английскому языку, 80% экспертов по логике.

Кроме того, QWEN2.5-MAX был «отполирован» методом SFT (мониторинг), с помощью которого они «оттачивают» нейрональную сеть для решения конкретной проблемы, а также обучения с подкреплением на основе рейтингов людей.

Мо также использует DeepSeek, также из -за своих дешевых проблем, которые требуют меньшей вычислительной мощности несколько раз. Этот факт привел к краху акций западных производителей чипов графических процессоров, которые последовали за публикацией DeepSeek-R1: этих чипов, которые преподаются с нейронными сетями. Китайские модели показали, что нет необходимости использовать гигантские возможности и использовать с ними много денег.

Тест с QWEN 2,5 MAX

Самый простой способ определить способность большой голосовой модели — это провести тесты на критериях. Это своего рода «линия», которая «измеряет» относительно объективно, измеряет нейрональные сети и сравнивает их друг с другом.

QWEN2,5-MAX сравнивали с нейронизмами, которые в то время возглавляли как DeepSeek V3, GPT-4O и Claude-3,5-Sun.

Испытания проходили на различных тестах.

MMLU-PRO проверяет знания модели на университетском уровне: примерно то, что студенты прощаются с университетскими учреждениями. Здесь QWEN2,5-MAX достиг 76,1%и привел к GPT-4O с 77,0%и Claude 3,5-Sun с 78,0%.

LiveCodeBench — это программный эталон, который фактически проверяет способность решать проблемы, связанные с кодированием. Здесь китайская модель потеряла только GPT-4O-Sie-Sie 38,7% или 38,9%.

LiveBench — это эталон, который оценивает общие знания нейронной сети, наиболее распространенные проблемы. Здесь оказалось, что QWEN2.5-Max оказался звездным SIE, что они обогнали всех конкурентов и выросли на 62,2%.

GPQA-Diamond-это запись данных, которая также общеизвестна, но также защищена от способности «Google». Другими словами, нейронная сеть не ищет ответов на вопросы в Интернете, но отвечает на знания, которые она изучила. QWEN2,5-MAX оценили 60,1%, что недостаточно по сравнению с результатом Claude 3,5-Sun в 65,0%, но все же гораздо больше, чем у Deepseek V3, GPT-4O и Lama-3, 1.

В конце концов, последняя эталонная арена жестко и особенно разработана для моделирования ситуаций в реальной жизни. Он отличается от традиционных критериев, часто только для нескольких вопросов, и разработан таким образом, что они ловят нюансы. И в нюансах QWEN2,5-MAX оказалось, что это было лучше, чем аналог: он получил 89,4%и обогнала остальные модели.

Разработчики также продемонстрировали тесты базовых моделей, в то время как они дали понять, что у них нет доступа к OpenAI и антропическим моделям. В отличие от DeepSeek с открытым исходным кодом, они «закрыты».

Qwen 2,5 Max против Depseek, Gemini и Chatgpt

QWEN2.5-MAX не сравнивался с новейшими замечательными моделями, которые издали так много шума в цифровом пространстве, а именно с DeepSeek-R1, O3-Mini от Openaai и Gemini 2.0 Flash из Google. Тем не менее, мы можем выяснить, насколько нейронная сеть Alibaba превосходит вас или уступает вам, посмотрев на результаты тестов на тестах.

Результаты DeepSeek-R1:

Дополнительные неофициальные попытки: По ссылкеПолем

Новизна Openai O3-Mini не сравнивалась с другими моделями с его предыдущими версиями, и тесты проводились только в критериях в связи с программированием, математикой и логическим мышлением. Тем не менее, информация о других тестах Есть такжеО.

На официальном веб -сайте Openai — только данные о кодировании и математике:

Результаты Gemini 2.0 Flash:

Теперь все эти результаты могут быть уменьшены в таблице. Это не ультра-данах. В конце концов, речь идет не о сравнении больших языковых моделей в режиме реального времени, но они позволят понять, на что способен каждый из них. Только соответствующие тесты сравниваются.

Openaai O3-Mini почти не имеет официальных результатов испытаний, но есть любитель.

Это показывает, что в отношении математики и программирования Openai O3-Mini превышает остальную часть эталона, но уступает конкурентам в категории общих знаний. Кроме того, OpenAI O1 значительно лучше в некоторых категориях — более ранняя версия нейрональной сети от Techno Techno.

QWEN2.5-MAX показывает действительно хорошие результаты по сравнению с DeepSeek V3, GPT-4O и Claude 3,5-Sun, в то же время давая DeepSeek-R1 и Openaai O3-Mini. Из последних нейрональных сетей он может конкурировать с Flash Gemini 2.0 из Google, но Gemini имеет свое собственное преимущество, и это очень широкий контекст в один миллион токенов. Это означает, что нейронная сеть может одновременно обрабатывать больший объем информации.

В отличие от DeepSeek-R1, Alibaba Model имеет возможность изображений и видеогенризации. Он также приглашается десятками источников информации, таких как DeepSeek, в отличие от CHATGPT, в котором вывод ограничен 10-15 носителями.

Тем не менее, сила этой нейронной сети заключается не в параметрах, которые понимают только технических энтузиастов, а в универсальности решений. На фоне публикаций конкурирующих нейрональных сетей QWEN 2.5 Max больше похож на «5 -in -1 модель». Он должен выполнять большинство основных задач как поколение текста, анализ простых документов, создавать фотографии и видео. Эта нейронная сеть больше похожа на «лучшую версию себя», но игроки остаются на уровне International и Honus.

Функционально интересные QWEN2.5-MAX нельзя вызвать, но он отличается в IT-AT, который представляет нейронную сеть от широкой общественности. Алибаба показала свою нейронную сеть в определенный момент времени: сразу после публикации DeepSeek-R1, появление которого вызвало всплеск во всем цифровом мире непосредственно перед китайским Новым годом. Согласно заявлениям Банка Китая, они инвестируют 1,7 триллиона юаней (около 300 миллиардов США могут легко и быстро разрабатывать появление нового решения Alibaba — беспокойства, которое инвестирует в ИИ и технологии будущего.

В AI-Gonka наиболее сильная может не только получить технические параметры, но и в наличии ваших решений. Китайские нейронные сети Deepseek, Qwen, Janus работают бесплатно по всему миру и являются хорошей альтернативой Chatt. Экономия в связи китайских нейрональных сетей — не менее 20 долларов США в месяц или 240 долларов в год на одного пользователя. И несмотря на то, что только один сотрудник компании имеет доступ, доступ к командным тарифу стоит дороже. В связи с тем, что каждая компания пытается сократить отношение и эксплуатационные расходы как в России, так и за рубежом, китайские нейронные сети позволяют небольшим компаниям закрывать свои задачи дешевле, проще и быстрее. До сих пор Qwen и Deepseek были наиболее успешными вариантами для таких компаний.

Технологическая раса только начинается, и я уверен, что каждый 2025 год.