Qwen2.5-Max เปิดเกมเดือดในสมรภูมิ AI จีน–สหรัฐฯ อย่างไร

การเปิดตัว Qwen2.5-Max ของ Alibaba Cloud ในช่วงปลายเดือนมกราคม 2025 ทำให้การแข่งขัน AI ระดับแนวหน้าเข้มข้นขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เพราะมันสะท้อนว่า ผู้พัฒนาในจีนไม่ได้มีเพียง DeepSeek ที่สามารถสร้างโมเดลสมรรถนะสูงได้อย่างรวดเร็ว แต่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ที่มีทั้งทีมวิจัย โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และฐานลูกค้าองค์กรก็สามารถตอบโต้ได้เช่นกัน 5

ประเด็นสำคัญจึงไม่ได้อยู่ที่ว่า Qwen2.5-Max ชนะเบนช์มาร์กรายการใดรายการหนึ่งหรือไม่ แต่อยู่ที่การนำเสนอโมเดลที่อ้างว่ามีสมรรถนะใกล้เคียงโมเดลชั้นนำ พร้อมช่องทางใช้งานผ่านคลาวด์และระบบนิเวศโมเดลแบบเปิดที่กว้างขึ้น 12

Qwen2.5-Max คืออะไร

Alibaba ประกาศ Qwen2.5-Max เมื่อวันที่ 28–29 มกราคม 2025 ในฐานะโมเดล Qwen ที่มีขนาดใหญ่และมีความสามารถสูงสุดของบริษัท ณ เวลานั้น โดยเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบ Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งผ่านการฝึกด้วยข้อมูลมากกว่า 20 ล้านล้านโทเคน จากนั้นจึงปรับแต่งด้วยข้อมูลที่คัดสรรผ่าน Supervised Fine-Tuning (SFT) และการเรียนรู้เสริมแรงจากความคิดเห็นของมนุษย์ หรือ RLHF 59

MoE แบ่งการทำงานออกเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายชุด และเปิดใช้งานเพียงบางส่วนเมื่อประมวลผลคำขอแต่ละครั้ง แนวทางนี้ช่วยเพิ่มความจุรวมของโมเดลโดยอาจใช้ทรัพยากรอนุมานน้อยกว่าโมเดลแบบหนาแน่นที่มีความสามารถใกล้เคียงกัน อย่างไรก็ตาม Alibaba ไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดทางสถาปัตยกรรมมากพอที่จะยืนยันจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดหรือจำนวนพารามิเตอร์ที่ทำงานจริงได้อย่างอิสระ 15

Qwen2.5-Max ยังไม่ใช่สิ่งเดียวกับเช็กพอยต์ Qwen2.5 ที่ดาวน์โหลดไปใช้งานเองได้ทั้งหมด ตระกูล Qwen2.5 แบบโอเพนเวตก่อนหน้านี้มีทั้งโมเดลพื้นฐานและโมเดลที่ปรับแต่งตามคำสั่ง ตั้งแต่ขนาด 0.5B ถึง 72B พารามิเตอร์ รวมถึงรุ่นควอนไทซ์ที่ช่วยลดการใช้ทรัพยากร โดยเผยแพร่ผ่าน Hugging Face, ModelScope และ Kaggle 1

ในระยะแรก Qwen2.5-Max ให้บริการในรูปแบบโฮสต์ผ่าน API ของ Alibaba Cloud Model Studio และอินเทอร์เฟซแชตหรือผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับ Qwen มากกว่าจะเปิดน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลด นั่นทำให้การเปิดตัวครั้งนี้เป็นทั้งการออกโมเดลใหม่และการผลักดันการใช้งานคลาวด์ไปพร้อมกัน 113

ผลทดสอบ: แข็งแกร่ง แต่ต้องแยก “คำกล่าวอ้าง” ออกจากหลักฐานภายนอก

Alibaba ระบุว่า Qwen2.5-Max ทำผลงานใกล้เคียง Claude 3.5 Sonnet ในการประเมินหลายรายการ และเหนือกว่า GPT-4o, DeepSeek-V3 และ Llama 3.1 405B “เกือบทุกด้าน” 259

บริษัทเน้นชุดทดสอบด้านความรู้ยาก การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และการใช้เหตุผล เช่น MMLU-Pro, GPQA-Diamond, LiveCodeBench, LiveBench และ Arena-Hard โปรไฟล์ดังกล่าววางตำแหน่งโมเดลไว้สำหรับงานเขียนโปรแกรม งานวิเคราะห์เชิงเหตุผล งานความรู้เฉพาะทาง และผู้ช่วย AI ในองค์กร 912

บนกระดานจัดอันดับ Chatbot Arena ซึ่งอาศัยการโหวตจากผู้ใช้งาน มีรายงานว่า Qwen2.5-Max ได้คะแนน 1,332 คะแนนและอยู่อันดับ 7 โดยรวมในช่วงต้นเดือนกุมภาพันธ์ 2025 อีกทั้งขึ้นนำในหมวดคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด และอยู่อันดับ 2 ในการทดสอบพรอมต์ยาก 1012 ตัวเลขนี้เป็นสัญญาณว่าโมเดลได้รับความพึงพอใจจากผู้ใช้ในระดับสูง แต่ Chatbot Arena เป็นการจัดอันดับที่เปลี่ยนแปลงได้และไวต่อรูปแบบพรอมต์ จึงไม่ได้สะท้อนความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย ความสามารถในการทำงานแบบเอเจนต์ หรือความเหมาะสมกับระบบองค์กรทั้งหมด

ข้อสรุปที่รอบคอบที่สุดคือ Qwen2.5-Max เป็นคู่แข่งระดับแนวหน้าที่น่าเชื่อถือ แต่คำกล่าวว่าโมเดล “เอาชนะ” GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet หรือ DeepSeek-V3 อย่างเด็ดขาด ควรระบุให้ชัดว่าเป็นคำกล่าวอ้างของ Alibaba และจำกัดอยู่กับชุดทดสอบที่เกี่ยวข้อง 259

ทำไมระบบนิเวศจึงสำคัญพอ ๆ กับคะแนน

ความได้เปรียบของ Alibaba ไม่ได้มาจากโมเดลเรือธงเพียงตัวเดียว ตระกูล Qwen2.5 แบบโอเพนเวตรองรับหลายขนาด หลายภาษา และงานด้านโค้ด ทำให้นักพัฒนาสามารถดาวน์โหลดไปโฮสต์เอง ปรับแต่ง และฝังเข้ากับผลิตภัณฑ์ของตนได้ ขณะที่ Model Studio ทำหน้าที่เป็นบริการจัดการ API การปรับใช้ และช่องทางสร้างรายได้จากลูกค้าองค์กร 113

รายงานทางเทคนิคของ Qwen ระบุว่ามีโมเดลและรุ่นย่อยที่เข้าถึงได้มากกว่า 100 รายการผ่านคลังสาธารณะต่าง ๆ การมีทางเลือกตั้งแต่โมเดลขนาดเล็กไปจนถึงบริการระดับเรือธงช่วยให้บริษัทเลือกสมดุลระหว่างคุณภาพ ต้นทุน ความเป็นส่วนตัว และการควบคุมข้อมูลได้มากขึ้น 1

ด้านฮาร์ดแวร์ก็สนับสนุนแนวทางนี้เช่นกัน Alibaba ผลักดัน Qwen3 รุ่นควอนไทซ์ให้ทำงานบนอุปกรณ์ Apple และมีการรองรับ Qwen3 บนชิป AMD Instinct ซึ่งช่วยลดการผูกติดกับผู้ให้บริการคลาวด์หรือแพลตฟอร์มตัวเร่ง AI เพียงรายเดียว 15

Qwen3 คือการเร่งเกมในขั้นถัดมา

ในเดือนเมษายน 2025 Alibaba เปิดตัว Qwen3 ซึ่งเป็นเจเนอเรชันใหม่แบบโอเพนซอร์ส ประกอบด้วยโมเดลแบบ dense จำนวน 6 รุ่น ขนาดตั้งแต่ 0.6B ถึง 32B พารามิเตอร์ และโมเดล MoE อีก 2 รุ่น หนึ่งในนั้นมีพารามิเตอร์รวม 235B และเปิดใช้งานจริง 22B พารามิเตอร์ 78

พัฒนาการจาก Qwen2.5-Max สู่ Qwen3 แสดงให้เห็นกลยุทธ์แบบผสมของ Alibaba อย่างชัดเจน นั่นคือเก็บโมเดลระดับสูงที่บริษัทควบคุมการเข้าถึงและการคิดค่าบริการไว้บนคลาวด์ ขณะเดียวกันก็เปิดโมเดลหลายขนาดให้ผู้พัฒนาทั่วโลกนำไปทดลอง สร้างระบบต่อยอด และติดตั้งบนโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง 713

แรงกดดันที่เกิดขึ้นกับผู้พัฒนา AI ระดับแนวหน้า

Qwen2.5-Max เปิดตัวไม่นานหลัง DeepSeek-V3 สร้างความสนใจทั่วโลก จึงช่วยเปลี่ยนภาพของวงการ AI จีนจาก “ความสำเร็จของบริษัทเดียว” ให้กลายเป็นการแข่งขันจากหลายผู้เล่น Alibaba แสดงให้เห็นว่าบริษัทคลาวด์รายใหญ่ของจีนสามารถออกโมเดลที่ประกาศว่าสูสีกับระบบชั้นนำจากสหรัฐฯ ได้ในเวลาอันสั้น 5

การแข่งขันนี้ไม่ได้วัดกันเฉพาะคะแนนเบนช์มาร์ก โมเดลที่มีคุณภาพ “ดีพอ” สำหรับงานเขียนโค้ด ฝ่ายบริการลูกค้า การแปล การค้นคืนข้อมูล และผู้ช่วยภายในองค์กร หากมีราคาถูกกว่า เปิดให้เรียกใช้ผ่าน API หรือดาวน์โหลดไปติดตั้งเองได้ ก็มีโอกาสเข้ามาแทนที่โมเดลพรีเมียมในงานปริมาณมาก

แรงกดดันจึงตกกับผู้ให้บริการโมเดลราคาแพง เช่น Anthropic ที่ต้องพิสูจน์ว่าราคาที่สูงกว่ามาพร้อมข้อได้เปรียบที่ยั่งยืน ทั้งด้านสมรรถนะ ความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ การใช้เครื่องมือ ความยาวบริบท การควบคุมระดับองค์กร และบริการหลังการขาย รายงานในเวลาต่อมายังชี้ว่าโมเดลจีนกำลังลดช่องว่างด้านความสามารถ พร้อมแข่งขันด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า 61119

ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้จึงอาจไม่ใช่การที่โมเดลจีนเข้ามาแทนที่ระบบตะวันตกทั้งหมดในทันที แต่เป็นการแบ่งตลาด ผู้ใช้งานที่ต้องการความสามารถสูงสุดและการสนับสนุนระดับพรีเมียมอาจยังเลือกโมเดลปิดจากสหรัฐฯ ขณะที่องค์กรที่ให้ความสำคัญกับต้นทุน การติดตั้งเอง หรืออธิปไตยด้านข้อมูล อาจหันไปใช้โมเดลจีนและโมเดลโอเพนเวตมากขึ้น

แล้ว “Ox Alpha” มีอยู่จริงหรือไม่

จากข้อมูลที่ตรวจสอบได้ ยังไม่มีหลักฐานน่าเชื่อถือเพียงพอว่า “Ox Alpha” เป็นโมเดล AI ระดับแนวหน้าของจีนที่เปิดตัวและมีสถานะเทียบเคียง DeepSeek-V3 หรือ Qwen2.5-Max ดังนั้นชื่อนี้ควรถูกมองว่าเป็นการคาดเดาหรือป้ายชื่อที่ยังไม่ได้รับการยืนยัน ไม่ควรนำมาใช้เป็นหลักฐานประเมินศักยภาพ AI ของจีน

ข้อสรุปที่ใหญ่กว่านั้นไม่จำเป็นต้องพึ่งชื่อดังกล่าว เพราะ Qwen, DeepSeek, Moonshot, Z.ai และผู้พัฒนารายอื่นกำลังทำให้การแข่งขัน AI มีหลายขั้วมากขึ้น ทั้งโมเดลโอเพนเวต สถาปัตยกรรม MoE ที่มีประสิทธิภาพ API บนคลาวด์ และต้นทุนการใช้งานที่ต่ำ ล้วนกลายเป็นอาวุธแข่งขันหลัก ไม่ใช่เพียงฟีเจอร์เสริมอีกต่อไป 46