Qwen2.5-Max:MoE模型的新突破 | 当DeepSeek V3掀起MoE架构热潮时,阿里云Qwen团队已悄然推出Qwen2.5-Max。这款基于海量数据预训练的大模型,通过SFT和RLHF技术调校,在Arena Hard、LiveCodeBench等核心基准测试中实现对DeepSeek V3的全面超越。技术亮点在于双重扩展策略:既持续扩大预训练规模,又首
这款MoE架构模型性能比肩DeepSeek V3,在Arena Hard、LiveCodeBench等权威榜单全面领先。现已在Qwen Chat开放体验,支持API调用。亮点速览: 1. 基于超大规模MoE架构预训练 2. 采用SFT+RLHF全流程优化 3. 代码与推理能力双重突破 4. 即将开启强化学习新纪元这一次,我们不仅追赶前沿,更要定义未来。技术博客立即体验API...
通义千问发布全新大模型Qwen2.5-Max,这款模型采用了突破性的混合专家架构(MoE),让AI推理更高效、更智能。它不仅在海量数据上进行预训练,还通过精心设计的SFT和RLHF技术打磨调优,真正做到了又快又好。在各项权威基准测试中,比如MMLU-Pro、LiveCodeBench等,Qwen2.5-Max展现出了惊人的实力,在多个测试中超越了Deep...
阿里千问推出全新MoE大模型Qwen2.5-Max,在Arena Hard、LiveBench等核心基准测试中表现优异,甚至超越近期爆火的DeepSeek V3。该模型采用海量数据预训练+SFT+RLHF全流程优化,支持通过阿里云API调用,现已在官方聊天平台开放体验通道(记得选择Qwen2.5-Max版本)。技术团队透露,未来将持续推进预训练规模扩展与强化学习优化,探...
值得注意的是模型迭代路径:R1通过专注推理数据突破SFT瓶颈,v3再通过1.5M指令样本实现能力蒸馏。这种「基础模型专用化+蒸馏优化」的研发范式,正在重构大模型训练方法论。而高达3-5M的RLHF样本量推测,更暗示着人类偏好数据在模型对齐中的决定性作用。CEO亲临标注现场的细节令人联想到特斯拉时期的Karpathy,这种工程师文化...
技术架构突破 Qwen2.5-Max采用混合专家(MoE)架构,预训练数据规模达20万亿token,通过监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)实现能力跃升。其动态激活专家网络的特性,使模型在保持高效率的同时处理复杂任务。 基准测试全面领先 在主流测试中表现卓越: - Arena-Hard偏好测试:89.4分,超越DeepSeek V3(85.5)和Claude 3.5...
Qwen2.5-Max是阿里巴巴通义千问团队于2025年1月28日发布的最新大规模专家混合(MoE)模型。该模型经过超过20万亿token的数据预训练,并采用监督微调(SFT)和人类反馈强化学习(RLHF)技术进行优化。 在多个基准测试中,Qwen2.5-Max表现出色,尤其在数学和编程领域排名第一,在处理复杂任务的硬提示(hard prompts)方面排名第二...