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Qwen2.5-Max y la nueva batalla por el liderazgo en inteligencia artificial
Alibaba presentó Qwen2.5 Max el 28 y 29 de enero de 2025 como su modelo Qwen más grande y capaz hasta ese momento, entrenado con más de 20 billones de tokens. El modelo utilizó una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), además de ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo a partir de comentarios humanos.
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Respuesta de investigación
Conclusiones clave
- Alibaba presentó Qwen2.5 Max el 28 y 29 de enero de 2025 como su modelo Qwen más grande y capaz hasta ese momento, entrenado con más de 20 billones de tokens.
- El modelo utilizó una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), además de ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo a partir de comentarios humanos.
- Alibaba afirmó que Qwen2.5 Max superaba a GPT 4o, DeepSeek V3 y Llama 3.1 405B en casi todas las evaluaciones citadas; esas afirmaciones dependían de pruebas concretas y eran declaraciones del proveedor.
- Su disponibilidad mediante Alibaba Cloud Model Studio convirtió el lanzamiento en una apuesta tecnológica y comercial: el modelo podía impulsar tanto la adopción de IA como el consumo de servicios en la nube.
Prompt de IA
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El lanzamiento de Qwen2.5-Max por Alibaba Cloud en enero de 2025 fue importante por algo más que una tabla de clasificación. Mostró que un desarrollador chino podía avanzar con rapidez hacia la frontera de rendimiento y distribuir su tecnología a través de una de las grandes plataformas cloud del país. Eso aumentó la presión sobre los precios de los modelos propietarios occidentales y sobre rivales chinos como DeepSeek. 2
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Qué era Qwen2.5-Max
Alibaba anunció Qwen2.5-Max el 28 y 29 de enero de 2025 como el modelo más grande y capaz de la familia Qwen hasta entonces. Era un modelo de lenguaje de gran escala basado en una arquitectura de mezcla de expertos (Mixture of Experts, MoE), preentrenado con más de 20 billones de tokens y sometido posteriormente a un ajuste fino supervisado con datos seleccionados y a aprendizaje por refuerzo a partir de comentarios humanos (RLHF). 9
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La arquitectura MoE permite aumentar la capacidad total del modelo activando solo una parte de sus expertos para cada consulta. En teoría, esto puede mejorar la eficiencia de inferencia frente a un modelo denso de capacidad comparable. Sin embargo, el anuncio de Alibaba no ofreció suficientes detalles arquitectónicos para confirmar de manera independiente el número exacto de parámetros totales o de parámetros activos. 9
Qwen2.5-Max tampoco era sinónimo de toda la familia Qwen2.5. Los modelos anteriores de esa serie incluían versiones base y ajustadas para seguir instrucciones, con tamaños de 0,5B a 72B parámetros, además de variantes cuantizadas. Esos modelos se distribuían a través de Hugging Face, ModelScope y Kaggle, mientras que el modelo insignia Max se ofreció inicialmente como un servicio alojado, sin publicar sus pesos. 1
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El acceso inicial se canalizó mediante la API de Alibaba Cloud Model Studio y las interfaces de chat y productos vinculadas a Qwen. En otras palabras, fue tanto un lanzamiento de modelo como una forma de atraer uso empresarial a la nube de Alibaba. 13
Rendimiento: resultados llamativos, pero con matices
Alibaba afirmó que Qwen2.5-Max ofrecía un rendimiento aproximadamente comparable al de Claude 3.5 Sonnet en varias evaluaciones y que superaba a GPT-4o, DeepSeek-V3 y Llama 3.1 405B «en casi todos los ámbitos». Esas declaraciones procedían del propio proveedor y no demostraban una superioridad universal en entornos reales de producción. 2
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La empresa destacó pruebas de conocimiento avanzado, programación y capacidades generales, entre ellas MMLU-Pro, GPQA-Diamond, LiveCodeBench, LiveBench y Arena-Hard. Ese perfil situaba al modelo como una opción especialmente atractiva para programación, matemáticas, razonamiento complejo y asistentes empresariales. 9
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También hubo una señal externa en Chatbot Arena, una clasificación basada en comparaciones anónimas realizadas por usuarios. Según los resultados difundidos a principios de febrero de 2025, Qwen2.5-Max obtuvo 1332 puntos y ocupó el séptimo puesto general. Los informes indicaron que lideraba las categorías de matemáticas y programación y que quedaba segundo en indicaciones difíciles. 10
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La cautela sigue siendo esencial: Chatbot Arena es una clasificación dinámica y sensible a los tipos de instrucciones utilizados. No mide por sí sola la fiabilidad, la seguridad, la capacidad de actuar mediante herramientas ni la adecuación de un modelo para una empresa concreta.
La conclusión más sólida, por tanto, es que Qwen2.5-Max fue un competidor creíble cercano a la frontera tecnológica. Las afirmaciones más contundentes —que había «vencido» definitivamente a GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet o DeepSeek-V3— deben atribuirse a Alibaba y limitarse a los benchmarks específicos en los que se basaban. 2
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El valor estratégico del ecosistema Qwen
La importancia de Qwen no dependía únicamente de un modelo insignia. La familia Qwen2.5, disponible en buena parte con pesos abiertos, cubría distintos tamaños y casos de uso, incluidos escenarios multilingües y tareas relacionadas con código. Más adelante, Alibaba afirmó que Qwen3 ampliaba el soporte a 119 lenguas y dialectos, un aspecto relevante para empresas que necesitan localizar sus sistemas más allá del inglés. 1
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La estrategia de Alibaba combinaba dos vías:
- Modelos propietarios alojados, como los ofrecidos mediante Model Studio, que permiten controlar el acceso, la infraestructura y la monetización.
- Modelos con pesos abiertos, que facilitan la descarga, el autoalojamiento, el ajuste fino, la integración con herramientas de terceros y la adaptación a distintos equipos.
El informe técnico de Qwen2.5 describía más de 100 modelos y variantes accesibles desde repositorios públicos. Esa amplitud ayudaba a Alibaba a ganar adopción entre desarrolladores incluso cuando el modelo más avanzado no estaba disponible para descargar. 1
La portabilidad del hardware reforzó el planteamiento. Posteriormente, Alibaba promovió variantes cuantizadas de Qwen3 para dispositivos de Apple y anunció compatibilidad con modelos Qwen3 en aceleradores AMD Instinct. Esto reducía la dependencia de una única nube o de una sola plataforma de chips. 15
Qwen3 elevó aún más la apuesta
En abril de 2025, Alibaba presentó Qwen3 como una nueva generación de su familia de modelos abiertos. El lanzamiento incluyó seis modelos densos, de 0,6B a 32B parámetros, y dos modelos MoE. Entre estos últimos figuraba uno con 235B de parámetros totales y 22B activos. 4
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La evolución de Qwen2.5-Max a Qwen3 mostró una estrategia híbrida: mantener servicios alojados de alta gama allí donde Alibaba puede controlar el acceso y los ingresos, mientras ofrece globalmente una gama amplia de modelos con pesos abiertos para atraer desarrolladores, integraciones y despliegues propios. 4
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Model Studio se convirtió en la capa gestionada de ese portafolio. Así, Alibaba podía transformar los avances de sus modelos en consumo de servicios cloud, en lugar de depender exclusivamente de la venta directa de un modelo. 13
Por qué aumentó la competencia
Qwen2.5-Max llegó poco después de que DeepSeek-V3 captara la atención internacional. La respuesta de Alibaba sugirió que el fenómeno no se limitaba a una sola empresa: un gran proveedor tecnológico chino, con una familia de modelos ya consolidada, podía reaccionar con rapidez y presentar un sistema comparable —según sus propias evaluaciones— con productos líderes de Estados Unidos. 2
La presión competitiva no se reduce a quién obtiene la puntuación más alta. Para muchas empresas, un modelo que sea suficientemente bueno para programación, atención al cliente, traducción, recuperación de información o asistentes internos puede resultar más atractivo si ofrece una combinación de menor coste, acceso por API o posibilidad de ejecutarse con pesos abiertos.
Eso obliga a los proveedores de modelos de frontera más caros, incluidos los de Anthropic, a justificar sus precios mediante ventajas sostenibles: mayor rendimiento, seguridad y fiabilidad superiores, mejor uso de herramientas, contextos más largos, controles empresariales y soporte de servicio. Informes recientes también han descrito cómo los modelos chinos estrechan la brecha de capacidades mientras compiten con fuerza en precio. 6
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El resultado más probable no es una sustitución inmediata, sino una mayor segmentación del mercado. Los usuarios con las exigencias más altas pueden seguir pagando por los modelos propietarios más avanzados, mientras que los despliegues sensibles al coste o a la soberanía tecnológica recurren cada vez más a alternativas chinas o de pesos abiertos.
¿Qué ocurre con «Ox Alpha»?
No hay pruebas fiables suficientes de que un modelo chino de frontera llamado «Ox Alpha» haya sido documentado y lanzado como producto comparable a DeepSeek-V3 o Qwen2.5-Max. Por ahora, debe considerarse una especulación o una denominación no verificada, no una prueba de las capacidades de la IA china.
La conclusión principal no depende de ese nombre. Qwen, DeepSeek, Moonshot, Z.ai y otros desarrolladores han hecho que la frontera de la inteligencia artificial sea más multipolar. En ese entorno, los pesos abiertos, las arquitecturas MoE eficientes, las API en la nube y los menores costes operativos dejan de ser características secundarias y se convierten en armas competitivas. 6
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¿Cuál es la respuesta corta a "Qwen2.5-Max y la nueva batalla por el liderazgo en inteligencia artificial"?
Alibaba presentó Qwen2.5 Max el 28 y 29 de enero de 2025 como su modelo Qwen más grande y capaz hasta ese momento, entrenado con más de 20 billones de tokens.
¿Cuáles son los puntos clave a validar primero?
Alibaba presentó Qwen2.5 Max el 28 y 29 de enero de 2025 como su modelo Qwen más grande y capaz hasta ese momento, entrenado con más de 20 billones de tokens. El modelo utilizó una arquitectura de mezcla de expertos (MoE), además de ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo a partir de comentarios humanos.
¿Qué debo hacer a continuación en la práctica?
Alibaba afirmó que Qwen2.5 Max superaba a GPT 4o, DeepSeek V3 y Llama 3.1 405B en casi todas las evaluaciones citadas; esas afirmaciones dependían de pruebas concretas y eran declaraciones del proveedor.
Fuentes
arxiv.org[2412.15115] Qwen2.5 Technical Report
en.cryptonomist.chAlibaba Qwen3.8 AI Model Revolutionizes Enterprise AI Adoption
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