AnswersPublished21 sources
Slik gjorde Qwen2.5 Max konkurransen om de beste AI-modellene tøffere
Alibaba lanserte Qwen2.5 Max 28.–29. januar 2025 som sin største og mest avanserte Qwen modell på det tidspunktet. Modellen var en mixture of experts modell (MoE), forhåndstrent på mer enn 20 billioner tokens og ettertrent med overvåket finjustering og RLHF.
Publisert avBilder generert med GPT Image 1.5
Research answer
Key takeaways
- Alibaba lanserte Qwen2.5 Max 28.–29. januar 2025 som sin største og mest avanserte Qwen modell på det tidspunktet.
- Modellen var en mixture of experts modell (MoE), forhåndstrent på mer enn 20 billioner tokens og ettertrent med overvåket finjustering og RLHF.
- Alibaba hevdet at modellen overgikk GPT 4o, DeepSeek V3 og Llama 3.1 405B i nesten alle sammenligninger, men dette var selskapets egne benchmark påstander.
- I Chatbot Arena fikk Qwen2.5 Max en score på 1332 og endte på sjuendeplass totalt i rangeringen som ble rapportert tidlig i februar 2025.
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
Qwen2.5 Max-lanseringen viste at kinesiske AI-utviklere kunne bevege seg raskt mot den globale teknologifronten. Samtidig gjorde Alibaba modellen tilgjengelig gjennom en stor skyplattform og koblet den til et bredere Qwen-økosystem. Det la press på prisene til vestlige, lukkede modeller – og på kinesiske konkurrenter som DeepSeek. 2
9
Hva var Qwen2.5 Max?
Alibaba presenterte Qwen2.5 Max 28.–29. januar 2025 som den største og mest kapable modellen i Qwen-familien så langt. Den var en stor språkmodell basert på mixture of experts (MoE), en arkitektur der bare et utvalg av modellens ekspertmoduler aktiveres for hver forespørsel.
MoE kan gi høy samlet kapasitet uten at alle parametrene må brukes ved hver eneste forespørsel. Det kan igjen gi bedre effektivitet i drift enn en tilsvarende tett, eller «dense», modell. Alibaba publiserte imidlertid ikke nok arkitekturdetaljer til at utenforstående kunne fastslå et presist antall totale eller aktive parametere. 9
Modellen var forhåndstrent på mer enn 20 billioner tokens. Etter treningen brukte Alibaba kuratert supervised fine-tuning (SFT), altså finjustering på utvalgte eksempler med ønskede svar, samt reinforcement learning from human feedback (RLHF), der menneskelige vurderinger brukes til å styre modellens responskvalitet. 9
2
Det er viktig å skille Qwen2.5 Max fra de tidligere, nedlastbare Qwen2.5-modellene. Den bredere familien besto av åpne vekter i størrelser fra 0,5 til 72 milliarder parametere, i tillegg til kvantiserte varianter. Disse ble distribuert via blant annet Hugging Face, ModelScope og Kaggle. Qwen2.5 Max ble derimot først tilbudt som en vertsbasert tjeneste, ikke som en modell der vektene kunne lastes ned. 1
13
Tilgangen gikk i hovedsak gjennom Alibaba Clouds Model Studio-API og Qwen-relaterte chat- og produktgrensesnitt. Lanseringen var derfor både en modellnyhet og et forsøk på å gjøre AI-modellen til en motor for økt skybruk. 13
Sterke resultater – men med et viktig forbehold
Alibaba hevdet at Qwen2.5 Max presterte omtrent på nivå med Claude 3.5 Sonnet i flere evalueringer, og at den slo GPT-4o, DeepSeek-V3 og Llama 3.1 405B «nesten over hele linjen». Dette var selskapets egne påstander, ikke et endelig bevis på at modellen var best i alle praktiske situasjoner. 2
9
Selskapet trakk særlig frem tester av kunnskap, programmering og generell problemløsning, blant annet:
- MMLU-Pro
- GPQA-Diamond
- LiveCodeBench
- LiveBench
- Arena-Hard
Testprofilen plasserte modellen spesielt godt for programmering, matematikk, krevende kunnskapsoppgaver og AI-assistenter for virksomheter. 9
12
I den brukerstyrte Chatbot Arena-rangeringen som ble omtalt tidlig i februar 2025, fikk Qwen2.5 Max 1332 poeng og sjuendeplass totalt. Ifølge rapportene ledet modellen innen matematikk og programmering og kom på andreplass i kategorien for vanskelige forespørsler. Det var et tegn på sterk brukerpreferanse, men rangeringen er både dynamisk og følsom for hvilke spørsmål som stilles. Den må derfor ikke tolkes som en fullstendig måling av pålitelighet, sikkerhet, agentfunksjoner eller egnethet i en virksomhet. 10
12
Den mest holdbare konklusjonen er derfor at Qwen2.5 Max var en troverdig utfordrer nær den globale AI-fronten. Påstander om at den definitivt «slo» GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet eller DeepSeek-V3 bør fortsatt knyttes til Alibaba og til de konkrete benchmarkene som ble brukt. 2
9
Et bredere språk- og modelløkosystem
Qwen2.5-familien med åpne vekter støttet mange språk og en rekke kodeorienterte bruksområder. Senere oppga Alibaba at Qwen3 støttet 119 språk og dialekter. For selskaper som trenger lokal tilpasning utenfor et primært engelskspråklig marked, kan slik bredde være en viktig del av modellvalget. 1
3
Alibabas strategi kombinerte proprietære toppmodeller med et stort utvalg av åpne modeller. Åpne vekter kan gi utviklere mulighet til å kjøre modeller selv, tilpasse dem, finjustere dem og integrere dem i eget utstyr. Samtidig fungerer Model Studio som en administrert inngang til API-er, utrulling og bedriftskunder. Den tekniske Qwen2.5-rapporten beskrev mer enn 100 tilgjengelige modeller og varianter på offentlige plattformer. 1
Maskinvarestøtte styrket denne modellen. Alibaba har senere fremhevet kvantiserte Qwen3-varianter for Apple-enheter og støtte for Qwen3 på AMD Instinct-maskinvare. Det gjør utviklere mindre avhengige av én bestemt skyleverandør eller akseleratorplattform. 15
Qwen3 ble neste opptrapping
I april 2025 lanserte Alibaba Qwen3, en ny og åpen generasjon i Qwen-familien. Den besto av seks tette modeller fra 0,6 til 32 milliarder parametere og to MoE-modeller. Den største hadde 235 milliarder totale parametere, hvorav 22 milliarder var aktive. 4
3
Utviklingen fra Qwen2.5 Max til Qwen3 illustrerte en hybridstrategi: Alibaba kunne beholde avanserte vertsbaserte modeller der selskapet selv kontrollerte tilgang og inntekter, samtidig som det åpnet et bredt spekter av modeller for utviklere over hele verden. Målet var å vinne brukere, integrasjoner og distribusjon – ikke bare å selge én enkelt modell direkte. 4
13
Model Studio ble den administrerte overflaten for denne porteføljen. Dermed kunne Alibaba gjøre modellfremskritt om til skyforbruk, også når deler av Qwen-familien ble gjort tilgjengelig med åpne vekter. 13
Hvorfor dette økte konkurransepresset
Qwen2.5 Max kom kort tid etter at DeepSeek-V3 hadde fått stor internasjonal oppmerksomhet. Det gjorde det vanskeligere å beskrive Kinas AI-fremgang som et enkeltstående DeepSeek-fenomen. Alibabas lansering viste at en stor kinesisk skyaktør med en etablert modellfamilie kunne svare raskt med en modell som ble presentert som sammenlignbar med ledende amerikanske systemer. 2
Konkurransen handler dessuten om mer enn benchmarkresultater. En modell som er «god nok» til programmering, kundestøtte, oversettelse, søk og interne copiloter, kan bli et attraktivt alternativ dersom den er billigere, tilgjengelig via API eller kan kjøres fra åpne vekter.
Det legger press på dyre leverandører av frontmodeller, blant annet Anthropic. For å forsvare prisene må slike selskaper kunne vise til et varig ytelsesfortrinn, bedre sikkerhet og pålitelighet, sterkere verktøybruk, gode bedriftskontroller, lange kontekster og stabil tjenestestøtte. Nyere rapportering beskriver på samme måte hvordan kinesiske modeller har nærmet seg forspranget i kapasitet, samtidig som de konkurrerer hardt på pris. 6
11
Det mest sannsynlige utfallet er ikke at én modell umiddelbart erstatter alle andre, men en mer oppdelt markedsstruktur. De mest krevende kundene kan fortsatt betale for de sterkeste proprietære vestlige modellene. Samtidig kan kostnadsbevisste virksomheter og kunder med krav om lokal kontroll i større grad velge kinesiske eller åpne modeller.
Hva med «Ox Alpha»?
Det finnes ikke tilstrekkelig pålitelig dokumentasjon på at en kinesisk frontmodell kalt «Ox Alpha» var lansert og sammenlignbar med DeepSeek-V3 eller Qwen2.5 Max. Navnet bør derfor behandles som spekulasjon eller en ubekreftet betegnelse – ikke som bevis i en vurdering av Kinas AI-kapasitet.
Hovedbildet avhenger ikke av «Ox Alpha». Qwen, DeepSeek, Moonshot, Z.ai og andre aktører har bidratt til å gjøre AI-fronten mer flersentrert. Åpne vekter, effektive MoE-arkitekturer, skybaserte API-er og lavere driftskostnader har gått fra å være tilleggsfunksjoner til å bli sentrale konkurransevåpen. 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 "Slik gjorde Qwen2.5 Max konkurransen om de beste AI-modellene tøffere"?
Alibaba lanserte Qwen2.5 Max 28.–29. januar 2025 som sin største og mest avanserte Qwen modell på det tidspunktet.
What are the key points to validate first?
Alibaba lanserte Qwen2.5 Max 28.–29. januar 2025 som sin største og mest avanserte Qwen modell på det tidspunktet. Modellen var en mixture of experts modell (MoE), forhåndstrent på mer enn 20 billioner tokens og ettertrent med overvåket finjustering og RLHF.
What should I do next in practice?
Alibaba hevdet at modellen overgikk GPT 4o, DeepSeek V3 og Llama 3.1 405B i nesten alle sammenligninger, men dette var selskapets egne benchmark påstander.
Sources
arxiv.org[2412.15115] Qwen2.5 Technical Report
en.cryptonomist.chAlibaba Qwen3.8 AI Model Revolutionizes Enterprise AI Adoption
buttondown.comPondero Brief: 2026-08-03: Alibaba's 2.4T Qwen3.8-Max goes ...
fortune.comChina's Moonshot, Z.AI, and DeepSeek are challenging U.S. AI labs—and beating them on cost | Fortune