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- 模型规模：Qwen2.5-Max使用超过20万亿tokens的预训练数据，具备卓越的自然语言处理能力。
- 功能特点：支持多语言、长文本处理和多模态内容理解，适用于多种应用场景。
- 技术创新：基于MoE架构，采用后训练方法和多阶段训练策略，优化推理速度和效率。
Qwen2.5-Max 是什么
Qwen2.5-Max是阿里云推出的一款超大规模Mixture of Experts (MoE) 模型，使用超过20万亿tokens的预训练数据进行训练。该模型在多个基准测试中表现出色，超越了DeepSeek V3、Llama-3.1-405B等领先模型。
Qwen2.5-Max不仅支持指令模型和基座模型，还广泛应用于知识问答、编程辅助等多种场景。用户可以通过Qwen Chat平台直接对话，或调用API集成到自己的应用中。
Qwen2.5-Max 的主要功能
- 强大的语言处理能力：Qwen2.5-Max能够处理复杂的自然语言任务，包括文本生成、知识问答、文本润色、摘要提取等。
- 编程辅助：模型具备编程支持功能，能够帮助用户编写和优化代码。
- 多语言支持：支持包括中文、英文、法文、西班牙文、俄文、日文等在内的29种以上语言。
- 长文本处理：支持高达128K的上下文长度，最多可生成8K的内容。
- 多模态处理能力：Qwen2.5-Max具备视觉理解能力，能够处理图片和视频内容。
Qwen2.5-Max 的技术原理
- 超大规模预训练数据：Qwen2.5-Max使用了超过20万亿tokens的预训练数据，为模型提供了丰富的知识基础，能够处理复杂的自然语言处理任务。
- 先进的MoE架构：模型基于MoE架构，通过智能选择适当的“专家”模型来优化计算资源，提高推理速度和效率。能够在保持高性能的同时，更高效地处理大规模数据。
- 后训练方法：Qwen2.5-Max基于后训练方案，包括监督微调（SFT）和强化学习从人类反馈（RLHF），增强了模型对人类偏好的对齐程度，改进了长文本生成、结构化数据分析和指令遵循等能力。
- 多阶段训练策略：在处理长上下文方面，Qwen2.5-Max采用多阶段训练策略，逐步扩展上下文长度，最终支持高达128K的上下文长度。模型能够更好地处理长文本和复杂任务。
- 优化推理速度：通过引入稀疏注意力机制和优化技术，Qwen2.5-Max显著提高了长上下文处理的推理速度。
如何运行 Qwen2.5-Max
1. 通过Qwen Chat平台体验
用户可以直接访问 Qwen Chat 或者在线演示 Demo，体验Qwen2.5-Max 的强大功能。
2. 调用API集成使用
对于开发者，Qwen2.5-Max 提供了 API 接口，方便集成到各种应用程序中。具体的API文档和调用示例可以参考官方文档。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
# 若没有配置环境变量，请用百炼API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx",
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen-max-latest", # 模型列表：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models
messages=[
{
'role': 'system', 'content': 'You are a helpful assistant.'},
{
'role': 'user', 'content': '你是谁？'}],
)
print(completion.model_dump_json())
资源
- Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai/
- 在线演示 Demo：https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo
- Qwen2.5-Max API 调用文档：https://bailian.console.aliyun.com/#/model-market/detail/qwen-max-latest?tabKey=sdk
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