Qwen2.5-Max ของ Alibaba เขย่าสมรภูมิ AI โลกอย่างไร

การเปิดตัว Qwen2.5-Max ของ Alibaba ช่วงวันที่ 28–29 มกราคม 2025 มีความหมายมากกว่าการเปิดตัวโมเดลภาษาใหญ่อีกรุ่นหนึ่ง เพราะเป็นการท้าทายความเชื่อที่ว่าเทคโนโลยี AI ระดับแนวหน้ากระจุกตัวอยู่ในห้องแล็บไม่กี่แห่งของสหรัฐฯ โดยโมเดลนี้เปิดตัวไม่นานหลัง DeepSeek-V3 กลายเป็นที่จับตาทั่วโลก และมาพร้อมทั้งคำกล่าวอ้างด้านประสิทธิภาพกับช่องทางจัดจำหน่ายผ่าน Alibaba Cloud 29

อย่างไรก็ตาม การเปิดตัวไม่ได้พิสูจน์ว่า Qwen2.5-Max เหนือกว่าโมเดลคู่แข่งทุกด้าน ความสำคัญที่ยั่งยืนกว่าคือ Alibaba แสดงให้เห็นว่าผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ของจีนสามารถนำโมเดลที่มีศักยภาพใกล้ระดับแนวหน้าออกสู่ตลาดได้ พร้อมสร้างระบบนิเวศที่มีทั้งโมเดลดาวน์โหลดได้ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา และ API แบบมีการจัดการ

Qwen2.5-Max คืออะไร

Alibaba อธิบายว่า Qwen2.5-Max เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่แบ่งเครือข่ายออกเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายชุด และเลือกใช้เฉพาะส่วนที่เหมาะกับอินพุตแต่ละแบบ แทนการเปิดใช้งานทุกส่วนของโมเดลกับทุกโทเคน วิธีนี้ช่วยให้โมเดลมีความจุรวมสูงโดยอาจใช้ทรัพยากรต่อคำขอน้อยกว่าโมเดลแบบหนาแน่นที่มีขนาดใกล้เคียงกัน

แต่ข้อมูลสาธารณะที่ Alibaba เปิดเผยในช่วงเปิดตัวยังไม่เพียงพอที่จะยืนยันจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดหรือจำนวนพารามิเตอร์ที่ทำงานในแต่ละคำขอได้อย่างแม่นยำ 9

Alibaba ระบุว่า Qwen2.5-Max ผ่านการพรีเทรนด้วยข้อมูลมากกว่า 20 ล้านล้านโทเคน จากนั้นจึงผ่านการฝึกต่อด้วยการปรับจูนแบบมีผู้สอน หรือ Supervised Fine-Tuning (SFT) และการเรียนรู้เสริมแรงจากข้อมูลป้อนกลับของมนุษย์ หรือ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ขั้นตอนหลังการฝึกเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อพัฒนาการทำตามคำสั่ง คุณภาพคำตอบ และการจัดแนวพฤติกรรมของโมเดล 259

Qwen2.5-Max ไม่ควรถูกมองว่าเป็นโมเดลเดียวกับจุดตรวจสอบของ Qwen2.5 ที่เปิดให้ดาวน์โหลดได้ ตระกูล Qwen2.5 รุ่นกว้างมีทั้งโมเดลพื้นฐานและโมเดลที่ปรับจูนตามคำสั่ง ตั้งแต่ขนาด 0.5 พันล้านถึง 72 พันล้านพารามิเตอร์ รวมถึงรุ่นบีบอัดขนาดหรือ quantized models ที่เผยแพร่ผ่าน Hugging Face, ModelScope และ Kaggle 132

ในทางกลับกัน Qwen2.5-Max ถูกวางตำแหน่งเป็นโมเดลเรือธงแบบให้บริการผ่านระบบโฮสต์ ไม่ใช่จุดตรวจสอบที่เปิดเผยน้ำหนักโมเดลทั้งหมด โดยการวิเคราะห์ในช่วงเปิดตัวระบุว่า Alibaba Cloud Model Studio เป็นช่องทางหลักในการใช้งาน 13

โมเดลโฮสต์ควบคู่กับโมเดลแบบเปิด

ความแตกต่างนี้สะท้อนกลยุทธ์แบบสองทางของ Alibaba อย่างชัดเจน

• โมเดลระดับสูงแบบโฮสต์: Alibaba ควบคุมการเข้าถึงโมเดลที่มีความสามารถสูงสุดผ่าน Model Studio และอินเทอร์เฟซของ Qwen
• โมเดลแบบเปิด: นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลด ปรับแต่ง บีบอัดขนาด และนำโมเดลสมาชิกตระกูล Qwen รุ่นอื่นไปติดตั้งเองผ่านคลังสาธารณะ

รายงานทางเทคนิคของ Qwen2.5 ระบุว่ามีโมเดลและรูปแบบต่าง ๆ มากกว่า 100 รายการที่เข้าถึงได้ผ่าน Hugging Face, ModelScope และ Kaggle นอกจากนี้ยังมีโมเดล Qwen2.5 แบบ MoE ที่ให้บริการผ่าน Alibaba Cloud Model Studio 132

สำหรับนักพัฒนา นี่คือทางเลือกระหว่างความสะดวกกับการควบคุม API แบบมีการจัดการช่วยลดภาระด้านโครงสร้างพื้นฐาน ขณะที่โมเดลแบบเปิดให้อิสระมากกว่าในเรื่องการติดตั้ง การปรับแต่ง ตำแหน่งจัดเก็บข้อมูล และการควบคุมสภาพแวดล้อมการประมวลผล Alibaba จึงสามารถใช้โมเดลแบบเปิดเพื่อขยายฐานนักพัฒนา และใช้ Model Studio เปลี่ยนการใช้งานโมเดลให้กลายเป็นความต้องการบริการคลาวด์ได้พร้อมกัน

Alibaba อ้างผลทดสอบอย่างไร

Alibaba ระบุว่า Qwen2.5-Max มีประสิทธิภาพใกล้เคียง Claude 3.5 Sonnet และทำได้ดีกว่า GPT-4o, DeepSeek-V3 และ Llama 3.1 405B ในการประเมินหลายรายการ บริษัทชูผลทดสอบอย่าง MMLU-Pro, GPQA-Diamond, LiveCodeBench, LiveBench และ Arena-Hard ซึ่งครอบคลุมความรู้ การให้เหตุผลที่ซับซ้อน การเขียนโค้ด ความสามารถโดยรวม และการประเมินที่พยายามสะท้อนความชอบของผู้ใช้ 29

คำกล่าวอ้างเหล่านี้ควรอ่านอย่างระมัดระวัง ผลการทดสอบที่ผู้พัฒนาโมเดลเป็นผู้รายงานเป็นหลักฐานว่าองค์กรวัดผลได้อย่างไรภายใต้เงื่อนไขหนึ่ง ๆ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่าโมเดลเหนือกว่าคู่แข่งในทุกการใช้งานจริง รุ่นของชุดทดสอบ วิธีเขียนพรอมป์ การตั้งค่าโมเดล และความเสี่ยงที่ข้อมูลทดสอบอาจปะปนอยู่ในชุดฝึก ล้วนส่งผลต่อการเปรียบเทียบได้ 254

สัญญาณที่เป็นอิสระมากขึ้นมาจากกระดานจัดอันดับ Chatbot Arena ซึ่งอาศัยการให้คะแนนจากผู้ใช้และถูกรายงานในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ 2025 โดย Qwen2.5-Max ได้ 1,332 คะแนน อยู่อันดับ 7 ของภาพรวม และมีรายงานว่าอยู่อันดับ 1 ในหมวดคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด รวมถึงอันดับ 2 ในหมวดโจทย์ยาก 1012

ผลดังกล่าวสนับสนุนมุมมองว่า Qwen2.5-Max เป็นโมเดลที่มีศักยภาพใกล้ระดับแนวหน้าอย่างจริงจัง แต่ไม่ได้แปลว่าเหมาะที่สุดกับทุกงาน หรือวัดประเด็นสำคัญทั้งหมดของการใช้งานจริง เช่น ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย การใช้เครื่องมือ ความหน่วง การกำกับดูแลข้อมูล และบริการสนับสนุนสำหรับองค์กร

เปรียบเทียบกับ GPT-4o, Claude และ DeepSeek อย่างไรจึงจะแฟร์

ข้อสรุปที่รอบคอบกว่าคำโปรโมตของบริษัทมีดังนี้

• เมื่อเทียบกับ GPT-4o Alibaba รายงานว่า Qwen2.5-Max มีข้อได้เปรียบในชุดทดสอบหลายรายการ แต่ควรระบุให้ชัดว่าเป็นผลที่ Alibaba รายงานและจำกัดอยู่ในแบบทดสอบเหล่านั้น 29
• เมื่อเทียบกับ Claude 3.5 Sonnet Alibaba วาง Qwen2.5-Max ไว้ในระดับใกล้เคียงกัน มากกว่าจะพิสูจน์ว่าเป็นผู้นำในทุกด้าน 29
• เมื่อเทียบกับ DeepSeek-V3 การเปิดตัวมีความสำคัญเป็นพิเศษ เพราะแสดงให้เห็นว่า Alibaba สามารถตอบสนองต่อคู่แข่งจีนที่เพิ่งสร้างกระแสได้อย่างรวดเร็ว พร้อมนำเสนอโมเดลที่บริษัทอ้างว่าทำได้ดีกว่าในหลายการประเมิน 25

พูดให้เข้าใจง่ายขึ้น Qwen2.5-Max ช่วยเปลี่ยนคำถามจาก “โมเดลจีนแข่งขันได้หรือไม่” ไปเป็น “โมเดลใดเหมาะที่สุดกับงาน รูปแบบการติดตั้ง ภาษา และงบประมาณของเรา”

ความสัมพันธ์กับตระกูล Qwen2.5 เดิม

Qwen2.5-Max เป็นส่วนต่อยอดของเจเนอเรชัน Qwen2.5 แต่มีบทบาทแตกต่างจากโมเดลรุ่นก่อน ตระกูลเดิมเน้นตัวเลือกแบบเปิดหลายขนาด ตั้งแต่โมเดลน้ำหนักเบาสำหรับการทดลอง ไปจนถึงรุ่นเรือธงขนาด 72 พันล้านพารามิเตอร์ 132

Max เพิ่มตัวเลือกประสิทธิภาพสูงที่ให้บริการผ่านระบบโฮสต์ ทำให้ Alibaba สามารถแสดงความทะเยอทะยานในระดับ frontier ได้ โดยไม่จำเป็นต้องเปิดเผยน้ำหนักโมเดล สถาปัตยกรรมโดยละเอียด และข้อมูลประกอบการฝึกทั้งหมดของรุ่นเรือธง

ดังนั้น กลยุทธ์ของ Alibaba จึงไม่ใช่การเลือกระหว่าง “โอเพนซอร์ส” กับ “ปิด” แบบขาวดำ แต่เป็นการจัดพอร์ตโฟลิโอ โมเดลแบบเปิดช่วยดึงดูดนักพัฒนา ส่วนโมเดลแบบโฮสต์ช่วยสนับสนุนการจัดจำหน่ายเชิงพาณิชย์

ระบบนิเวศ Qwen ยังให้ความสำคัญกับงานหลายภาษาและการเขียนโค้ด โดยเน้นภาษาจีนและอังกฤษ พร้อมรองรับภาษาอื่น เช่น สเปน ฝรั่งเศส และญี่ปุ่น 40 สำหรับองค์กรที่ทำงานในตลาดเอเชียและตลาดโลก ความสามารถด้านภาษาและการนำไปใช้งานจริงอาจมีความสำคัญไม่แพ้ส่วนต่างเล็ก ๆ บนชุดทดสอบภาษาอังกฤษ

Qwen3 ทำให้กลยุทธ์นี้ชัดเจนขึ้น

ก้าวสำคัญถัดมาคือ Qwen3 ซึ่ง Alibaba เปิดตัวในเดือนเมษายน 2025 ในฐานะตระกูลโมเดลแบบเปิด รุ่นแรกประกอบด้วยโมเดลแบบ dense จำนวน 6 รุ่น ขนาดตั้งแต่ 0.6 พันล้านถึง 32 พันล้านพารามิเตอร์ และโมเดล MoE อีก 2 รุ่น รวมถึงรุ่นที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 235 พันล้าน และเปิดใช้งานจริง 22 พันล้านพารามิเตอร์ Alibaba เปิดให้ดาวน์โหลดทั่วโลกผ่าน Hugging Face, GitHub และ ModelScope 171831

พัฒนาการจาก Qwen2.5-Max สู่ Qwen3 ทำให้ตรรกะของพอร์ตโฟลิโอ Qwen เห็นได้ชัดขึ้น Alibaba สามารถเก็บความสามารถระดับพรีเมียมหรือความสามารถเฉพาะทางไว้ในบริการที่มีการจัดการ ขณะเดียวกันก็เผยแพร่โมเดลหลากหลายขนาดให้นักพัฒนานำไปติดตั้งและปรับแต่งเอง Model Studio จึงทำหน้าที่เป็นฝั่งคลาวด์ที่รองรับระบบนิเวศแบบเปิด และช่วยให้องค์กรเดินทางจากการทดลองไปสู่การใช้งานจริงแบบมีการจัดการได้ 1718

ระบบนิเวศนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่น้ำหนักโมเดล Alibaba ยังกล่าวถึงรุ่น Qwen3 ที่ผ่านการ quantize สำหรับฮาร์ดแวร์ Apple การรองรับโมเดล Qwen3 ขนาดใหญ่บน GPU AMD Instinct MI300X และรุ่นน้ำหนักเบาที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่ใช้ชิป Arm 22

ประเด็นนี้สำคัญ เพราะการแข่งขันของโมเดลไม่ได้ตัดสินกันด้วยขนาดชุดฝึกหรือคะแนน benchmark เพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับว่าโมเดลจะนำไปใช้งานบนคลาวด์ ตัวเร่งประมวลผล คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล และอุปกรณ์ปลายทางได้ง่ายเพียงใด

เหตุใด Qwen2.5-Max จึงเพิ่มแรงกดดันในสนาม AI ระดับแนวหน้า

1. ทำให้ภาพการแข่งขันของจีนดูเป็นระบบนิเวศมากขึ้น

ก่อนหน้านั้น DeepSeek-V3 ได้ท้าทายสมมติฐานเกี่ยวกับความสามารถของจีนในการสร้างโมเดลประสิทธิภาพสูง การตอบสนองของ Alibaba แสดงให้เห็นว่า DeepSeek ไม่ใช่ผู้พัฒนาจีนรายเดียวที่สามารถผลักดันโมเดลเข้าใกล้ระดับแนวหน้าได้ บริษัทคลาวด์รายใหญ่ที่มีตระกูลโมเดลอยู่แล้วสามารถเคลื่อนตัวได้รวดเร็ว รายงานผลการทดสอบที่แข็งแกร่ง และกระจายบริการผ่านแพลตฟอร์มที่มีอยู่ 2

2. ทำให้ “การจัดจำหน่าย” เป็นส่วนหนึ่งของคุณภาพโมเดล

คุณค่าทางธุรกิจของโมเดลไม่ได้มาจากคะแนน benchmark อย่างเดียว นักพัฒนายังสนใจการเข้าถึง API ทางเลือกในการติดตั้ง ความสามารถหลายภาษา การรองรับฮาร์ดแวร์ เครื่องมือเชื่อมต่อระบบ และการปรับจูนโมเดล Alibaba รวมช่องทางเหล่านี้ไว้ในตระกูล Qwen และ Model Studio 11722

3. เพิ่มความน่าสนใจให้ทางเลือกที่ถูกกว่าหรือยืดหยุ่นกว่า

หากโมเดลมีความสามารถเพียงพอสำหรับผู้ช่วยเขียนโค้ด การแปลภาษา ระบบค้นคืนข้อมูล ฝ่ายบริการลูกค้า หรือผู้ช่วยภายในองค์กร ผู้ซื้ออาจไม่จำเป็นต้องเลือกโมเดลที่ได้คะแนนสูงสุดในทุกการทดสอบระดับ frontier

โมเดลแบบเปิด การออกแบบ MoE ที่มีประสิทธิภาพ และบริการคลาวด์ช่วยลดอุปสรรคในการนำไปใช้ แม้โมเดลจะไม่ได้ครองตลาดอย่างชัดเจนก็ตาม สิ่งนี้สร้างแรงกดดันให้ผู้ให้บริการโมเดลแบบปิดที่มีราคาสูงต้องพิสูจน์คุณค่าด้วยความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย การใช้เครื่องมือ การจัดการบริบท การควบคุมสำหรับองค์กร และคุณภาพบริการ ไม่ใช่เพียงการอ้างว่าเป็นโมเดลระดับแนวหน้า 47

ผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มมากกว่าการเข้ามาแทนที่ทันทีคือการแบ่งตลาด ผู้ใช้งานบางกลุ่มยังคงจ่ายเพื่อโมเดลแบบปิดที่มีความสามารถสูงสุด ขณะที่องค์กรที่ให้ความสำคัญกับต้นทุน การควบคุมข้อมูล หรือความยืดหยุ่น อาจเลือกโมเดลจีนหรือโมเดลแบบเปิดที่ให้สมดุลระหว่างประสิทธิภาพ การปรับใช้ และเศรษฐศาสตร์การดำเนินงานได้ดีกว่า

แล้ว “Ox Alpha” คืออะไร

หลักฐานที่มีอยู่ไม่เพียงพอที่จะยืนยันว่า Ox Alpha เป็นโมเดล frontier ของจีนที่มีการเปิดตัวและมีเอกสารรองรับในระดับเดียวกับ DeepSeek-V3 หรือ Qwen2.5-Max ดังนั้นชื่อนี้ควรถูกมองว่าเป็นป้ายกำกับที่ยังไม่ได้รับการยืนยันหรือเป็นการคาดการณ์ ไม่ใช่หลักฐานสำหรับประเมินขีดความสามารถด้าน AI ของจีน

ความไม่แน่นอนเรื่อง Ox Alpha ไม่ได้เปลี่ยนข้อสรุปหลัก Qwen2.5-Max มีความสำคัญเพราะเข้ามาร่วมกับ DeepSeek และผู้พัฒนาจีนรายอื่น ๆ ในการทำให้สนาม AI ระดับแนวหน้ามีผู้เล่นจากหลายขั้วมากขึ้น อาวุธในการแข่งขันจึงไม่ได้มีแค่โมเดลที่ใหญ่ขึ้น แต่ยังรวมถึงประสิทธิภาพของ MoE โมเดลแบบเปิด ความสามารถหลายภาษา API บนคลาวด์ การรองรับฮาร์ดแวร์ที่หลากหลาย และความสามารถในการเปลี่ยนตระกูลโมเดลให้กลายเป็นระบบนิเวศสำหรับนักพัฒนาทั่วโลก