คำตอบเผยแพร่แล้ว20 แหล่งที่มา
Qwen2.5-Max ของ Alibaba เปลี่ยนเกมการแข่งขัน AI ระดับแนวหน้าอย่างไร
Alibaba เปิดตัว Qwen2.5 Max ในเดือนมกราคม 2025 โดยระบุว่าโมเดลผ่านการฝึกด้วยโทเคนมากกว่า 20 ล้านล้านรายการ จุดเปลี่ยนสำคัญไม่ได้อยู่ที่คะแนนทดสอบเพียงอย่างเดียว แต่คือการผสานโมเดลระดับใกล้แนวหน้าผ่านบริการโฮสต์ของ Alibaba Cloud เข้ากับระบบนิเวศ Qwen ที่มีโมเดลดาวน์โหลดได้จำนวนมาก Qwen3 ขยายกลยุทธ์ดังกล่าวด้วยโมเดลโอ...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-5.6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 1.5
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- Alibaba เปิดตัว Qwen2.5 Max ในเดือนมกราคม 2025 โดยระบุว่าโมเดลผ่านการฝึกด้วยโทเคนมากกว่า 20 ล้านล้านรายการ
- จุดเปลี่ยนสำคัญไม่ได้อยู่ที่คะแนนทดสอบเพียงอย่างเดียว แต่คือการผสานโมเดลระดับใกล้แนวหน้าผ่านบริการโฮสต์ของ Alibaba Cloud เข้ากับระบบนิเวศ Qwen ที่มีโมเดลดาวน์โหลดได้จำนวนมาก
- Qwen3 ขยายกลยุทธ์ดังกล่าวด้วยโมเดลโอเพนเวต 8 รุ่น รวมถึงโมเดล MoE ขนาด 235,000 ล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 22,000 ล้านพารามิเตอร์ต่อคำขอ
AI พรอมต์
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, academic, news, general web, user generated. 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
การเปิดตัว Qwen2.5-Max ของ Alibaba ในเดือนมกราคม 2025 มีความหมายมากกว่าการขึ้นอันดับบนตารางเปรียบเทียบโมเดล AI เพราะแสดงให้เห็นว่าบริษัทคลาวด์รายใหญ่จากจีนสามารถนำโมเดลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงออกสู่ตลาด พร้อมเปิดให้ใช้งานผ่าน API ได้ทันที และยังเสริมความแข็งแกร่งด้วยระบบนิเวศ Qwen ที่มีโมเดลแบบเปิดน้ำหนักให้ดาวน์โหลดและนำไปปรับแต่งได้
ผลลัพธ์คือการแข่งขันในตลาด AI เข้มข้นขึ้น ผู้ให้บริการจากตะวันตกไม่สามารถพึ่งพาความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป ขณะเดียวกัน นักพัฒนาจีนก็ไม่ได้แข่งขันกันแค่เรื่องความสามารถของโมเดล แต่ยังแข่งขันด้านราคา ความเปิดกว้าง ความยืดหยุ่นในการติดตั้ง และการเข้าถึงลูกค้าองค์กร
Qwen2.5-Max คืออะไร
Alibaba อธิบายว่า Qwen2.5-Max เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Mixture of Experts (MoE) ผ่านการฝึกขั้นต้นด้วยโทเคนมากกว่า 20 ล้านล้านรายการ จากนั้นจึงฝึกต่อด้วยการปรับจูนแบบมีผู้สอน หรือ SFT และการเรียนรู้เสริมแรงจากข้อมูลป้อนกลับของมนุษย์ หรือ RLHF 9
โมเดล MoE ประกอบด้วยเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญหลายชุด และจะเลือกใช้เพียงบางส่วนให้เหมาะกับอินพุตแต่ละรายการ แนวทางนี้ช่วยเพิ่มขีดความสามารถรวมของโมเดล โดยไม่จำเป็นต้องเปิดใช้งานทุกส่วนในทุกคำขอ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ Alibaba เปิดเผยตอนเปิดตัวไม่เพียงพอให้ตรวจสอบอย่างเป็นอิสระได้ว่า Qwen2.5-Max มีพารามิเตอร์ทั้งหมดหรือพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงจำนวนเท่าใด 9
Qwen2.5-Max เกี่ยวข้องกับตระกูล Qwen2.5 แต่ไม่ใช่โมเดลเดียวกับรุ่น Qwen2.5 ที่เปิดให้ดาวน์โหลด โดยตระกูล Qwen2.5 มีทั้งโมเดลพื้นฐานและโมเดลที่ปรับให้ทำตามคำสั่ง ตั้งแต่ขนาด 0,500 ล้านถึง 72,000 ล้านพารามิเตอร์ รวมถึงรุ่นที่บีบอัดขนาดแล้วบนแพลตฟอร์มอย่าง Hugging Face, ModelScope และ Kaggle 1
32
ในช่วงแรก Qwen2.5-Max ถูกวางตำแหน่งเป็นโมเดลให้บริการผ่านระบบคลาวด์ ไม่ใช่โมเดลที่เปิดน้ำหนักให้ดาวน์โหลด การเข้าถึงเชื่อมโยงกับบริการ Model Studio ของ Alibaba Cloud และอินเทอร์เฟซแชตของ Qwen 13
คำกล่าวอ้างของ Alibaba กับสิ่งที่หลักฐานบอก
Alibaba ระบุว่า Qwen2.5-Max ทำผลงานใกล้เคียง Claude 3.5 Sonnet ในการทดสอบหลายรายการ และเหนือกว่า GPT-4o, DeepSeek-V3 และ Llama 3.1 405B “แทบทุกด้าน” คำกล่าวเหล่านี้เป็นการประเมินของบริษัท ไม่ใช่หลักฐานว่าโมเดลเหนือกว่าคู่แข่งในทุกการใช้งานจริง 2
9
บริษัทเน้นการทดสอบหลายด้าน ได้แก่
- MMLU-Pro สำหรับคำถามความรู้และการให้เหตุผลระดับยาก
- GPQA-Diamond สำหรับคำถามเชิงผู้เชี่ยวชาญ
- LiveCodeBench สำหรับความสามารถด้านการเขียนโค้ด
- LiveBench สำหรับประเมินความสามารถโดยรวมของโมเดล
- Arena-Hard ซึ่งใช้ประมาณความชอบของมนุษย์
9
12
ชุดการทดสอบดังกล่าวช่วยวางตำแหน่ง Qwen2.5-Max ให้เป็นโมเดลอเนกประสงค์สำหรับการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ งานความรู้ และผู้ช่วยองค์กร แต่คะแนนเบนช์มาร์กขึ้นอยู่กับพรอมป์ รุ่นของโมเดล วิธีประเมิน รวมถึงความแตกต่างด้านเครื่องมือหรือคำสั่งระบบที่ใช้ จึงควรอ่านคะแนนเหล่านี้ในฐานะหลักฐานว่าโมเดลมีความสามารถแข่งขันในงานบางประเภท ไม่ใช่การจัดอันดับความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย ความหน่วง หรือความเหมาะสมต่อการใช้งานองค์กรแบบครบถ้วน
ผลงานบน Chatbot Arena
รายงานการจัดอันดับ Chatbot Arena ช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ระบุว่า Qwen2.5-Max ได้ 1,332 คะแนน และอยู่ลำดับที่ 7 ของตารางรวม รายงานเดียวกันยังระบุว่าโมเดลขึ้นอันดับ 1 ในหมวดคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด และอันดับ 2 ในหมวดคำสั่งยาก 10
12
ข้อมูลนี้มีน้ำหนักในฐานะสัญญาณจากภายนอก เพราะ Chatbot Arena ใช้การเปรียบเทียบคำตอบของโมเดลโดยผู้ใช้งานจริง อย่างไรก็ตาม ตารางคะแนนดังกล่าวเปลี่ยนแปลงได้และไวต่อรูปแบบพรอมป์ ตำแหน่งที่ดีบน Arena ไม่ได้สะท้อนความถูกต้องของข้อเท็จจริง ความปลอดภัย การใช้เครื่องมือ พฤติกรรมของเอเจนต์ในงานระยะยาว หรือข้อกำหนดด้านปฏิบัติการของธุรกิจโดยตรง
ข้อสรุปที่รอบคอบที่สุดจึงไม่ใช่ “Qwen2.5-Max ชนะโมเดลชั้นนำทุกตัว” แต่คือ Qwen2.5-Max เป็นคู่แข่งระดับใกล้แนวหน้าที่น่าเชื่อถือ และผลการทดสอบของมันได้ท้าทายสมมติฐานเดิมเกี่ยวกับช่องว่างระหว่างโมเดลชั้นนำจากจีนกับตะวันตก ส่วนคำเปรียบเทียบที่แข็งกร้าวกว่านั้นควรระบุให้ชัดว่าเป็นคำกล่าวอ้างของ Alibaba และจำกัดอยู่กับเบนช์มาร์กที่บริษัทนำเสนอ 2
9
ความสำคัญของระบบนิเวศ Qwen
คุณค่าทางกลยุทธ์ของ Qwen2.5-Max ส่วนหนึ่งมาจากโมเดลอื่น ๆ ที่อยู่รายรอบ รายงานทางเทคนิคของ Qwen2.5 ระบุว่ามีโมเดลและรุ่นย่อยมากกว่า 100 รุ่นให้เข้าถึงผ่านคลังสาธารณะ ขณะที่ตระกูล Qwen ผสานโมเดลแบบเปิดน้ำหนักเข้ากับบริการโมเดลแบบโฮสต์ของบริษัท 1
แนวทางนี้ตอบโจทย์ผู้ใช้หลายกลุ่ม
- นักพัฒนา สามารถดาวน์โหลด ปรับจูน บีบอัดขนาด และติดตั้งโมเดลขนาดเล็กไว้ใช้งานเอง
- ธุรกิจ สามารถเรียกใช้ API แบบมีผู้ให้บริการจัดการโครงสร้างพื้นฐานให้
- Alibaba Cloud สามารถเปลี่ยนความต้องการใช้โมเดลให้กลายเป็นการใช้บริการคลาวด์ผ่าน Model Studio
- พันธมิตรด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ สามารถรองรับการติดตั้งในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายกว่าการพึ่งพา API แบบปิดเพียงช่องทางเดียว
นี่จึงไม่ใช่กลยุทธ์แบบ “เปิดทั้งหมด” หรือ “ปิดทั้งหมด” Alibaba เก็บโมเดลเรือธงระดับสูงไว้ให้บริการผ่านระบบโฮสต์ ขณะเดียวกันก็ใช้โมเดลแบบเปิดเพื่อสร้างความคุ้นเคยในหมู่นักพัฒนา การเชื่อมต่อกับซอฟต์แวร์ และแรงส่งในการนำไปติดตั้งใช้งาน
Qwen3 ขยายกลยุทธ์ต่ออย่างไร
ก้าวสำคัญถัดมาคือ Qwen3 ซึ่ง Alibaba เปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 ในฐานะตระกูลโมเดลแบบโอเพนซอร์ส การเปิดตัวประกอบด้วยโมเดลแบบหนาแน่น 6 รุ่น ตั้งแต่ 0,600 ล้านถึง 32,000 ล้านพารามิเตอร์ และโมเดล MoE อีก 2 รุ่น ได้แก่รุ่นขนาดรวม 30,000 ล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 3,000 ล้านพารามิเตอร์ และรุ่นขนาดรวม 235,000 ล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 22,000 ล้านพารามิเตอร์ 17
18
Qwen3 เปิดให้ใช้งานทั่วโลกผ่านช่องทางอย่าง Hugging Face, GitHub และ ModelScope ผู้ใช้ยังสามารถทดลองผ่าน chat.qwen.ai ขณะที่การเข้าถึงผ่าน API มีแผนให้บริการผ่านแพลตฟอร์มโมเดลของ Alibaba 17
18
พัฒนาการนี้ทำให้รูปแบบธุรกิจของ Alibaba ชัดเจนขึ้น บริษัทสามารถใช้บริการโฮสต์สำหรับการเข้าถึงระดับพรีเมียมที่มีการจัดการให้เรียบร้อย พร้อมเปิดน้ำหนักโมเดลหลายขนาดเพื่อกระตุ้นการติดตั้งในเครื่อง การปรับจูน และการพัฒนาแอปพลิเคชันจากบุคคลที่สาม โดย Model Studio ทำหน้าที่เป็นสะพานเชิงพาณิชย์ระหว่างสองส่วนนี้
ต่อมา Alibaba ยังผลักดันการรองรับ Qwen3 บนฮาร์ดแวร์หลายประเภท ตั้งแต่การใช้งานรุ่นที่บีบอัดขนาดบนอุปกรณ์ Apple การรองรับ GPU AMD Instinct ไปจนถึงโมเดลขนาดเล็กที่ออกแบบให้ทำงานบนฮาร์ดแวร์มือถือที่ใช้ Arm 22 แนวทางนี้ช่วยลดการพึ่งพาผู้ให้บริการคลาวด์หรือแพลตฟอร์มชิปเร่งความเร็วเพียงรายเดียว
เหตุใดการเปิดตัวครั้งนี้จึงเร่งการแข่งขัน AI ระดับแนวหน้า
Qwen2.5-Max เปิดตัวไม่นานหลัง DeepSeek-V3 สร้างความสนใจไปทั่วโลก จังหวะเวลาดังกล่าวทำให้การเปิดตัวดูไม่ใช่ความสำเร็จโดดเดี่ยวของบริษัทจีน แต่เป็นสัญญาณของสนามแข่งขันที่กำลังขยายตัวอย่างรวดเร็ว Alibaba ซึ่งเป็นผู้เล่นคลาวด์รายใหญ่และมีตระกูลโมเดลอยู่แล้ว สามารถตอบโต้ด้วยโมเดลที่บริษัทนำเสนอว่ามีความสามารถใกล้เคียงระบบชั้นนำจากสหรัฐฯ 2
แรงกดดันต่อผู้พัฒนาโมเดลระดับแนวหน้าเกิดขึ้นอย่างน้อย 4 ด้าน
- ประสิทธิภาพ — โมเดลที่ทำงานด้านโค้ด คณิตศาสตร์ และความรู้ทั่วไปได้ใกล้ระดับแนวหน้า ย่อมแข่งขันในงานจริงได้ แม้ไม่ได้ชนะทุกเบนช์มาร์ก
- ต้นทุนและประสิทธิภาพการประมวลผล — สถาปัตยกรรม MoE และกลยุทธ์โครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพอาจช่วยลดต้นทุนการให้บริการโมเดลความสามารถสูง
- การเข้าถึง — API ลดอุปสรรคในการเริ่มใช้งาน ส่วนโมเดลแบบเปิดน้ำหนักเปิดทางให้ติดตั้งเองและปรับแต่งได้
- การจัดจำหน่าย — แพลตฟอร์มคลาวด์สามารถนำโมเดลเข้าไปอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา การติดตั้ง และการเรียกเก็บเงินขององค์กรได้โดยตรง
สำหรับผู้ให้บริการตะวันตก เช่น Anthropic และ OpenAI มาตรฐานการสร้างความแตกต่างจึงสูงขึ้น โมเดลระดับพรีเมียมต้องพิสูจน์ความคุ้มค่าด้วยข้อได้เปรียบที่ยั่งยืนด้านความสามารถ ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ การใช้เครื่องมือ การประมวลผลบริบทยาว การกำกับดูแล หรือการสนับสนุนลูกค้าองค์กร ไม่ใช่เพียงคะแนนเด่นจากเบนช์มาร์กเดียว
ผลที่น่าจะเกิดขึ้นคือการแบ่งตลาดมากกว่าการถูกแทนที่ทันที องค์กรที่มีข้อกำหนดเข้มงวดที่สุดอาจยังเลือกจ่ายให้โมเดลแนวหน้าที่เป็นกรรมสิทธิ์ ขณะที่งานที่เน้นต้นทุน การปรับแต่ง หรือการควบคุมข้อมูลและสถานที่ติดตั้ง จะมีทางเลือกจากจีนและโมเดลแบบเปิดน้ำหนักที่น่าเชื่อถือมากขึ้น
ความสามารถหลายภาษาและการใช้งานทั่วโลก
ทิศทางด้านหลายภาษาของตระกูล Qwen เป็นอีกหนึ่งสินทรัพย์ในการแข่งขัน เอกสารของ Qwen2.5 อธิบายระบบนิเวศโมเดลที่รองรับงานด้านภาษาและโค้ดหลากหลายประเภท ขณะที่ข้อมูลเกี่ยวกับ Qwen3 ระบุว่ารองรับ 119 ภาษาและสำเนียง 1
18
สำหรับบริษัทระหว่างประเทศ การรองรับหลายภาษาอาจมีน้ำหนักไม่แพ้คะแนนทดสอบภาษาอังกฤษ เพราะเกี่ยวข้องกับการปรับเนื้อหาให้เข้าท้องถิ่น การบริการลูกค้า การแปล ระบบความรู้ภายใน และการติดตั้งในภูมิภาคต่าง ๆ ข้อได้เปรียบที่แท้จริงยังขึ้นอยู่กับคุณภาพในแต่ละภาษาและเงื่อนไขของธุรกิจ แต่กลยุทธ์ที่ครอบคลุมหลายภาษาช่วยให้ Alibaba มีโอกาสแข่งขันนอกตลาดที่ให้ความสำคัญกับภาษาอังกฤษเป็นหลัก
แล้ว “Ox Alpha” คืออะไร
จากข้อมูลที่มีอยู่ ยังไม่มีหลักฐานที่น่าเชื่อถือเพียงพอว่าโมเดล AI ระดับแนวหน้าจากจีนที่ชื่อ Ox Alpha เป็นระบบที่เปิดตัวและมีเอกสารยืนยันเทียบเคียง DeepSeek-V3 หรือ Qwen2.5-Max ได้ ดังนั้นชื่อนี้ควรถูกมองว่าเป็นป้ายกำกับที่ยังตรวจสอบไม่ได้หรือเป็นการคาดเดา ไม่ใช่หลักฐานประกอบการประเมินศักยภาพ AI ของจีน
แต่ความไม่แน่นอนเรื่อง Ox Alpha ไม่ได้เปลี่ยนข้อสรุปใหญ่ Qwen, DeepSeek และโมเดลจีนรุ่นต่อ ๆ มาแสดงให้เห็นว่าการแข่งขัน AI ระดับแนวหน้ากำลังมีหลายขั้วมากขึ้น โมเดลแบบเปิดน้ำหนัก สถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพ API แบบโฮสต์ ความสามารถหลายภาษา และการกระจายผ่านคลาวด์ ล้วนกลายเป็นอาวุธในการแข่งขัน ไม่ใช่ฟีเจอร์ประกอบฉากอีกต่อไป
มรดกสำคัญของ Qwen2.5-Max
Qwen2.5-Max ไม่ได้พิสูจน์ว่า Alibaba แซงหน้าห้องแล็บ AI ตะวันตกทุกแห่งอย่างถาวร คุณูปการที่สำคัญกว่าคือการสาธิตว่า บริษัทหนึ่งสามารถผสานโมเดลเรือธงที่แข่งขันได้ การเข้าถึงผ่านคลาวด์ การพัฒนาโมเดลแบบเปิด และการกระจายไปยังนักพัฒนาทั่วโลกเข้าด้วยกันได้
สิ่งนี้เปลี่ยนคำถามของผู้ซื้อ AI จากเดิมที่ถามเพียงว่า “โมเดลใดได้คะแนนสูงสุด” ไปสู่การเปรียบเทียบความสามารถ ต้นทุน ความเปิดกว้าง การควบคุมการติดตั้ง การรองรับภาษา ฮาร์ดแวร์ และการดำเนินงานระดับองค์กรพร้อมกัน
ในแง่นี้ Qwen2.5-Max ได้เร่งการแข่งขันระดับแนวหน้า แม้ชัยชนะในเบนช์มาร์กบางรายการยังควรอ่านอย่างระมัดระวัง โมเดลนี้ช่วยผลักตลาดจากการแข่งขันระหว่างห้องแล็บปิดไม่กี่แห่ง ไปสู่ตลาดที่ระบบนิเวศของโมเดลและโครงสร้างพื้นฐานรอบตัวมีความสำคัญไม่แพ้ตัวโมเดลเอง
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "Qwen2.5-Max ของ Alibaba เปลี่ยนเกมการแข่งขัน AI ระดับแนวหน้าอย่างไร" คืออะไร
Alibaba เปิดตัว Qwen2.5 Max ในเดือนมกราคม 2025 โดยระบุว่าโมเดลผ่านการฝึกด้วยโทเคนมากกว่า 20 ล้านล้านรายการ
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
Alibaba เปิดตัว Qwen2.5 Max ในเดือนมกราคม 2025 โดยระบุว่าโมเดลผ่านการฝึกด้วยโทเคนมากกว่า 20 ล้านล้านรายการ จุดเปลี่ยนสำคัญไม่ได้อยู่ที่คะแนนทดสอบเพียงอย่างเดียว แต่คือการผสานโมเดลระดับใกล้แนวหน้าผ่านบริการโฮสต์ของ Alibaba Cloud เข้ากับระบบนิเวศ Qwen ที่มีโมเดลดาวน์โหลดได้จำนวนมาก
ฉันควรทำอย่างไรต่อไปในทางปฏิบัติ?
Qwen3 ขยายกลยุทธ์ดังกล่าวด้วยโมเดลโอเพนเวต 8 รุ่น รวมถึงโมเดล MoE ขนาด 235,000 ล้านพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งาน 22,000 ล้านพารามิเตอร์ต่อคำขอ