AnswersPublished21 sources
איך ההשקה של Qwen2.5-Max שינתה את מרוץ מודלי ה-AI המתקדמים
עליבאבא הציגה את Qwen2.5 Max כמודל ה MoE הגדול והמתקדם ביותר שלה באותה תקופה, שאומן על יותר מ 20 טריליון טוקנים ועבר fine tuning מפוקח ו RLHF. החברה טענה שהמודל מתחרה ב Claude 3.5 Sonnet ועולה על GPT 4o, DeepSeek V3 ו Llama 3.1 405B במגוון מבחנים — אך מדובר בטענות של היצרנית, ולא בהוכחה לעליונות גורפת.
פורסם על ידיהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- עליבאבא הציגה את Qwen2.5 Max כמודל ה MoE הגדול והמתקדם ביותר שלה באותה תקופה, שאומן על יותר מ 20 טריליון טוקנים ועבר fine tuning מפוקח ו RLHF.
- החברה טענה שהמודל מתחרה ב Claude 3.5 Sonnet ועולה על GPT 4o, DeepSeek V3 ו Llama 3.1 405B במגוון מבחנים — אך מדובר בטענות של היצרנית, ולא בהוכחה לעליונות גורפת.
- ב Chatbot Arena, דירוג המבוסס על העדפות משתמשים, Qwen2.5 Max קיבל 1332 נקודות ודורג במקום השביעי בתחילת פברואר 2025; הוא הוביל בקטגוריות מתמטיקה וקוד לפי הדיווחים.
- ההשקה שילבה שירות API מנוהל ב Alibaba Cloud עם משפחת Qwen רחבה יותר של מודלים במשקלים פתוחים, וכך חיברה בין הכנסות מענן לבין אימוץ מצד מפתחים.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How did Alibaba Cloud’s January 2025 launch of Qwen2.5 Max—its most advanced large language model at the time—intensify competition among fr. Article summary: Alibaba’s Qwen2.5 Max launch signaled that Chinese developers could rapidly produce near frontier models and deploy them through major cloud platforms, putting pressure on both Western closed model pricing and Chinese ri. Topic tags: general web, openai, llm, agents, ai. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
ההשקה של Qwen2.5-Max ב-28–29 בינואר 2025 הייתה יותר מהשקה של מודל חדש. היא סימנה כי חברות סיניות יכולות להגיב במהירות להתפתחויות בחזית ה-AI, להציע ביצועים שמתקרבים למודלים מערביים מובילים ולהפיץ אותם דרך תשתיות ענן בקנה מידה עולמי. בכך היא הפעילה לחץ כפול: על מודלים סגורים ויקרים של חברות אמריקאיות, ועל יריבות סיניות כמו DeepSeek. 5
2
9
החשיבות של Qwen2.5-Max לא הייתה בכך שמבחן יחיד הכריע את המרוץ. היא נבעה מהשילוב בין ביצועים תחרותיים לפי טענות עליבאבא, משפחת מודלים רחבה יותר וערוצי הפצה שאפשרו גם שימוש בענן וגם בנייה עצמאית על גבי מודלים במשקלים פתוחים.
מה היה Qwen2.5-Max?
עליבאבא הכריזה על Qwen2.5-Max כמודל הגדול והמתקדם ביותר במשפחת Qwen באותה תקופה. מדובר במודל שפה גדול מסוג Mixture of Experts — MoE, שאומן מראש על יותר מ-20 טריליון טוקנים ועבר לאחר מכן אימון משלים שכלל fine-tuning מפוקח (SFT) ולמידת חיזוק ממשוב אנושי (RLHF).
9
2
בארכיטקטורת MoE, המודל כולל מאגר גדול של "מומחים", אך בכל בקשה מופעלת רק תת-קבוצה מהם. כך אפשר להגדיל את הקיבולת הכוללת של המודל, ובמקרים מסוימים לשפר את יעילות ההסקה לעומת מודל צפוף בעל יכולת דומה. עם זאת, בהכרזה על Qwen2.5-Max לא נמסרו מספיק פרטים כדי לקבוע באופן עצמאי את מספר הפרמטרים הכולל או את מספר הפרמטרים הפעילים בכל בקשה.
Qwen2.5-Max היה הרחבה של משפחת Qwen2.5, אך לא היה זהה למודלים המוקדמים יותר שניתנו להורדה. משפחת Qwen2.5 כללה מודלי בסיס ומודלי instruction-tuned במשקלים פתוחים, בגדלים של 0.5B עד 72B פרמטרים, וכן גרסאות שעברו קוונטיזציה. המודלים הופצו דרך Hugging Face, ModelScope ו-Kaggle, בעוד שמודל Max הוצע בתחילה כשירות מתארח ולא עם המשקלים שלו להורדה.
13
הגישה הראשונית ל-Qwen2.5-Max ניתנה דרך ה-API של Alibaba Cloud Model Studio ודרך ממשקי הצ'אט והמוצרים של Qwen. לכן ההשקה הייתה גם השקת מודל וגם מהלך מסחרי שמטרתו להגדיל שימוש בשירותי ענן.
ביצועים: טענות מרשימות, אבל עם הסתייגות חשובה
עליבאבא טענה כי Qwen2.5-Max היה בערך ברמתו של Claude 3.5 Sonnet בכמה הערכות, ועבר את GPT-4o, את DeepSeek-V3 ואת Llama 3.1 405B ב"כמעט כל המדדים". 2
9 אלה היו טענות של היצרנית, ולא הוכחה לכך שהמודל עדיף על כל יריב בכל שימוש מעשי.
החברה הדגישה מבחנים שנועדו לבחון ידע מורכב, תכנות, מתמטיקה ויכולות כלליות, בהם:
- MMLU-Pro ו-GPQA-Diamond — מבחני ידע והסקה ברמה גבוהה;
- LiveCodeBench — הערכת יכולות תכנות;
- LiveBench ו-Arena-Hard — מבחנים המתמקדים במשימות קשות ובהשוואות בין מודלים.
פרופיל כזה מיקם את Qwen2.5-Max במיוחד עבור כתיבת קוד, מתמטיקה, משימות ידע הדורשות הסקת מסקנות ועוזרים ארגוניים.
ומה הראה Chatbot Arena?
בתחילת פברואר 2025 דווח כי Qwen2.5-Max קיבל 1332 נקודות ב-Chatbot Arena, טבלת דירוג המבוססת על הצבעות משתמשים לאחר השוואה בין תשובות של מודלים. הוא דורג במקום השביעי הכללי, ולפי הדיווחים הוביל בקטגוריות המתמטיקה והתכנות ודורג במקום השני בפרומפטים קשים. 10
12
זהו סימן חיצוני משמעותי לכך שמשתמשים העריכו את תשובותיו, אך אין לראות בו מדד מקיף לאמינות, בטיחות, יכולות פעולה עצמאית, איכות בשימוש עם כלים או התאמה לארגונים. הדירוג משתנה עם הזמן ורגיש לניסוח השאלות ולמאגר הפרומפטים.
המסקנה הזהירה יותר היא ש-Qwen2.5-Max היה מועמד אמין לרמת החזית של השוק, אך הקביעה שהוא "ניצח" באופן מוחלט את GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet או DeepSeek-V3 צריכה להישאר מיוחסת לעליבאבא ולמדדים הספציפיים שבהם נבחן. 2
9
היתרון של שפה, הפצה ואקוסיסטם
היתרון של Qwen לא הסתכם במודל יחיד. משפחת Qwen2.5 הרחבה תמכה בשפות רבות ובשימושים הקשורים לקוד, בעוד שמודלי Qwen3 המאוחרים יותר הרחיבו את התמיכה המוצהרת של עליבאבא ל-119 שפות וניבים. 1
3 עבור חברות שפועלות בכמה שווקים, התמיכה הזו עשויה להיות חשובה במיוחד כאשר פתרונות AI צריכים להתמודד עם לוקליזציה ולא רק עם אנגלית.
עליבאבא שילבה שתי גישות:
- מודלים מתקדמים ומתארחים — זמינים דרך Model Studio, עם API, פריסה מנוהלת ותמיכה בשימוש ארגוני;
- מודלים במשקלים פתוחים — מאפשרים למפתחים להוריד, להריץ, להתאים ולשלב אותם במוצרים ובתשתיות שלהם.
המודל העסקי הזה מאפשר לעליבאבא להשתמש במודלים הפתוחים כדי להרחיב את קהילת המפתחים, את האינטגרציות ואת התמיכה בחומרה, ובמקביל להפוך את Model Studio למקור להכנסות משימוש בענן. הדוח הטכני של Qwen2.5 תיאר יותר מ-100 מודלים וגרסאות שנגישים דרך מאגרים ציבוריים. 1
גם התאימות לחומרה חיזקה את האסטרטגיה. בהמשך קידמה עליבאבא גרסאות Qwen3 שעברו קוונטיזציה עבור מחשבי Apple, וכן תמיכה במודלי Qwen3 על מאיצי AMD Instinct. הדבר מפחית את התלות בספק ענן או במאיץ יחיד. 15
Qwen3: השלב הבא בהסלמה
באפריל 2025 השיקה עליבאבא את Qwen3, דור חדש בקו המודלים הפתוחים שלה. ההשקה כללה שישה מודלים צפופים בגדלים של 0.6B עד 32B פרמטרים ושני מודלי MoE, בהם מודל עם 235 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו-22 מיליארד פרמטרים פעילים. 4
3
המעבר מ-Qwen2.5-Max ל-Qwen3 המחיש את האסטרטגיה ההיברידית של החברה: להציע מודלים מתקדמים שמתארחים בענן כאשר היא שולטת בגישה ובמונטיזציה, ובמקביל לשחרר מגוון רחב של מודלים במשקלים פתוחים כדי לזכות במפתחים, באינטגרציות ובנוכחות בפריסות ארגוניות. 4
13
Model Studio הפך לממשק המנוהל של הפורטפוליו הזה, ואפשר לעליבאבא לתרגם התקדמות במודלים לצריכת ענן — במקום להסתמך רק על מכירת גישה ישירה למודל. 13
למה זה הגביר את התחרות?
Qwen2.5-Max הגיע זמן קצר לאחר ש-DeepSeek-V3 משך תשומת לב עולמית. כך נוצר הרושם שסיפור ה-AI הסיני אינו הצלחה חד-פעמית של חברה אחת, אלא חלק משדה תחרותי עמוק ורחב יותר. תגובת עליבאבא הראתה שספקית ענן גדולה, עם משפחת מודלים קיימת, יכולה להגיב במהירות ולהציג מערכת שלטענתה מתקרבת למובילות האמריקאיות. 2
הלחץ התחרותי אינו נמדד רק בציון במבחן. עבור חברות, מודל "טוב מספיק" לתכנות, שירות לקוחות, תרגום, חיפוש במסמכים או עוזרים פנימיים יכול להיות אטרקטיבי מאוד אם הוא זול יותר, זמין דרך API או ניתן לפריסה בתוך התשתית הארגונית.
הדבר מאלץ ספקיות פרימיום, בהן Anthropic, להצדיק מחירים גבוהים באמצעות יתרון מתמשך בביצועים, בטיחות ואמינות, שימוש בכלים, שליטה ארגונית, איכות בהקשר ארוך ותמיכה בשירות. דיווחים מאוחרים יותר תיארו מגמה דומה: מודלים סיניים מצמצמים את פער היכולות מול המערב ומתחרים באגרסיביות על בסיס מחיר. 6
11
סביר יותר שהתוצאה תהיה חלוקה למגזרים מאשר החלפה מיידית של המודלים המערביים. משתמשים שזקוקים ליכולות המתקדמות ביותר עשויים להמשיך לשלם עבור מודלים קנייניים חזקים, בעוד שפריסות רגישות לעלות או לריבונות מידע יפנו יותר ויותר למודלים סיניים או למודלים במשקלים פתוחים.
ומה לגבי "Ox Alpha"?
לא נמצאו ראיות אמינות מספיקות לכך שמודל חזית סיני בשם "Ox Alpha" היה מודל מתועד וזמין, בר-השוואה ל-DeepSeek-V3 או ל-Qwen2.5-Max. לכן יש להתייחס לשם הזה כספקולטיבי או בלתי מאומת, ולא כראיה להערכת יכולות ה-AI של סין.
המסקנה הרחבה אינה תלויה בו: Qwen, DeepSeek, Moonshot, Z.ai וחברות נוספות הפכו את חזית ה-AI לרב-קוטבית יותר. משקלים פתוחים, ארכיטקטורות MoE יעילות, APIs בענן ועלויות תפעול נמוכות הפכו מכלי עזר משני לכלי נשק תחרותי מרכזי. 6
4
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "איך ההשקה של Qwen2.5-Max שינתה את מרוץ מודלי ה-AI המתקדמים"?
עליבאבא הציגה את Qwen2.5 Max כמודל ה MoE הגדול והמתקדם ביותר שלה באותה תקופה, שאומן על יותר מ 20 טריליון טוקנים ועבר fine tuning מפוקח ו RLHF.
What are the key points to validate first?
עליבאבא הציגה את Qwen2.5 Max כמודל ה MoE הגדול והמתקדם ביותר שלה באותה תקופה, שאומן על יותר מ 20 טריליון טוקנים ועבר fine tuning מפוקח ו RLHF. החברה טענה שהמודל מתחרה ב Claude 3.5 Sonnet ועולה על GPT 4o, DeepSeek V3 ו Llama 3.1 405B במגוון מבחנים — אך מדובר בטענות של היצרנית, ולא בהוכחה לעליונות גורפת.
What should I do next in practice?
ב Chatbot Arena, דירוג המבוסס על העדפות משתמשים, Qwen2.5 Max קיבל 1332 נקודות ודורג במקום השביעי בתחילת פברואר 2025; הוא הוביל בקטגוריות מתמטיקה וקוד לפי הדיווחים.