Câu trả lờiĐã xuất bản20 nguồn
Qwen2.5-Max đã nâng mức cạnh tranh AI toàn cầu như thế nào?
Alibaba ra mắt Qwen2.5 Max vào tháng 1/2025 sau khi huấn luyện mô hình trên hơn 20 nghìn tỷ token. Tác động cạnh tranh của mô hình đến từ việc kết hợp một hệ thống gần sát biên năng lực với dịch vụ đám mây Alibaba Cloud và hệ sinh thái Qwen có nhiều mô hình tải xuống được.
Đăng bởiBiên tập bằng GPT-5.6 LunaHình ảnh được tạo bằng GPT Image 1.5
Câu trả lời nghiên cứu
Bài học chính
- Alibaba ra mắt Qwen2.5 Max vào tháng 1/2025 sau khi huấn luyện mô hình trên hơn 20 nghìn tỷ token.
- Tác động cạnh tranh của mô hình đến từ việc kết hợp một hệ thống gần sát biên năng lực với dịch vụ đám mây Alibaba Cloud và hệ sinh thái Qwen có nhiều mô hình tải xuống được.
- Qwen3 sau đó mở rộng chiến lược này với tám mô hình trọng số mở, trong đó có mô hình MoE 235 tỷ tham số, với 22 tỷ tham số được kích hoạt mỗi lượt.
Prompt AI
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
Việc Alibaba ra mắt Qwen2.5-Max vào tháng 1/2025 có ý nghĩa lớn hơn một vị trí trên bảng xếp hạng. Sự kiện này cho thấy một tập đoàn điện toán đám mây lớn của Trung Quốc có thể đồng thời phát triển mô hình quy mô lớn, đưa mô hình tới người dùng qua API và củng cố sản phẩm chủ lực bằng một hệ sinh thái mô hình có trọng số mở.
Kết quả là thị trường AI trở nên cạnh tranh hơn trên nhiều mặt: năng lực, chi phí, mức độ mở, khả năng triển khai và độ phủ doanh nghiệp. Các nhà cung cấp phương Tây không thể chỉ dựa vào lợi thế hiệu năng, còn các nhà phát triển Trung Quốc phải cạnh tranh không chỉ với Mỹ mà cả với những đối thủ trong nước như DeepSeek.
Qwen2.5-Max là gì?
Alibaba mô tả Qwen2.5-Max là một mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (Mixture of Experts - MoE). Mô hình được tiền huấn luyện trên hơn 20 nghìn tỷ token, sau đó tiếp tục được tinh chỉnh bằng dữ liệu có giám sát được tuyển chọn (SFT) và học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). 9
Trong mô hình MoE, nhiều mạng lưới “chuyên gia” cùng tồn tại, nhưng mỗi đầu vào chỉ được định tuyến qua một phần trong số đó. Cách thiết kế này có thể mở rộng tổng năng lực của mô hình mà không cần kích hoạt toàn bộ mạng lưới cho mọi yêu cầu. Tuy nhiên, thông báo ra mắt của Alibaba không công bố đủ chi tiết kiến trúc để xác minh độc lập tổng số tham số hay số tham số được kích hoạt của Qwen2.5-Max. 9
Qwen2.5-Max có liên hệ với dòng Qwen2.5 nhưng không phải là một trong những mô hình Qwen2.5 có thể tải về. Dòng Qwen2.5 rộng hơn gồm các mô hình nền và mô hình tinh chỉnh theo chỉ dẫn, có quy mô từ 0,5 tỷ đến 72 tỷ tham số, cùng các phiên bản lượng tử hóa trên những kho như Hugging Face, ModelScope và Kaggle. 1
32
Ngược lại, Qwen2.5-Max ban đầu được định vị là mô hình cung cấp qua máy chủ, thay vì phát hành trọng số để tải xuống. Người dùng có thể tiếp cận mô hình thông qua Model Studio của Alibaba Cloud và các giao diện trò chuyện của Qwen. 13
Alibaba tuyên bố gì, và bằng chứng cho thấy điều gì?
Alibaba cho biết Qwen2.5-Max có hiệu năng tương đương Claude 3.5 Sonnet trong một số bài đánh giá, đồng thời vượt GPT-4o, DeepSeek-V3 và Llama 3.1 405B “gần như trên mọi phương diện”. Đây là tuyên bố của Alibaba, không phải bằng chứng cho thấy mô hình luôn vượt trội trong mọi tình huống sử dụng thực tế. 2
9
Công ty nhấn mạnh nhiều nhóm bài kiểm tra khác nhau:
- MMLU-Pro: đánh giá kiến thức và khả năng suy luận qua các câu hỏi khó;
- GPQA-Diamond: các câu hỏi chuyên môn ở cấp độ cao;
- LiveCodeBench: năng lực lập trình;
- LiveBench: đánh giá rộng hơn về năng lực mô hình;
- Arena-Hard: phép đo gần đúng với mức độ ưa thích của con người.
9
12
Tổ hợp đánh giá này giúp Alibaba định vị Qwen2.5-Max như một mô hình đa dụng cho lập trình, toán học, công việc tri thức và trợ lý doanh nghiệp. Dù vậy, kết quả benchmark có thể thay đổi theo câu lệnh đầu vào, phiên bản mô hình, phương pháp đánh giá, công cụ được phép sử dụng và chỉ dẫn hệ thống.
Vì vậy, nên xem các con số này là bằng chứng cho thấy Qwen2.5-Max có năng lực cạnh tranh trong những bài kiểm tra cụ thể, chứ chưa phải bảng xếp hạng toàn diện về độ tin cậy, an toàn, độ trễ hay mức độ phù hợp với doanh nghiệp.
Vị trí trên Chatbot Arena
Một bảng xếp hạng Chatbot Arena được công bố vào đầu tháng 2/2025 đưa Qwen2.5-Max lên vị trí thứ bảy toàn bảng, với 1.332 điểm. Cùng nguồn tin cho biết mô hình đứng đầu ở các hạng mục toán học và lập trình, đồng thời đứng thứ hai trong nhóm câu lệnh khó. 10
12
Đây là tín hiệu đáng chú ý vì Chatbot Arena dựa trên các cuộc so sánh mù do cộng đồng thực hiện, thay vì chỉ sử dụng kết quả do chính nhà phát triển công bố. Tuy nhiên, bảng xếp hạng này liên tục thay đổi và nhạy cảm với cách đặt câu hỏi. Một vị trí cao trên Arena không tự động phản ánh độ chính xác thực tế, mức độ an toàn, khả năng sử dụng công cụ, hành vi tác vụ dài hạn hay yêu cầu vận hành của doanh nghiệp.
Kết luận thận trọng nhất là Qwen2.5-Max đã trở thành một đối thủ đáng tin cậy ở nhóm gần sát biên năng lực, qua đó thách thức nhận định rằng các hệ thống Trung Quốc còn cách xa mô hình hàng đầu phương Tây. Những tuyên bố mạnh hơn về việc mô hình “vượt” GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet hay DeepSeek-V3 vẫn cần được quy cho Alibaba và gắn với đúng các benchmark mà công ty dẫn ra. 2
9
Giá trị chiến lược nằm ở cả hệ sinh thái Qwen
Tầm quan trọng của Qwen2.5-Max không chỉ đến từ bản thân mô hình. Báo cáo kỹ thuật Qwen2.5 của Alibaba mô tả hơn 100 mô hình và biến thể có thể tiếp cận qua các kho công khai, trong khi toàn bộ hệ sinh thái kết hợp các bản phát hành trọng số mở với dịch vụ mô hình độc quyền trên đám mây. 1
Cách tiếp cận này phục vụ nhiều nhóm người dùng:
- Nhà phát triển có thể tải xuống, tinh chỉnh, lượng tử hóa và tự vận hành các mô hình mở nhỏ hơn.
- Doanh nghiệp có thể sử dụng API được quản lý mà không phải tự xây dựng hạ tầng mô hình.
- Alibaba Cloud biến nhu cầu sử dụng mô hình thành nhu cầu tiêu thụ dịch vụ đám mây thông qua Model Studio.
- Đối tác phần cứng và phần mềm có thể hỗ trợ triển khai trên nhiều môi trường hơn so với một API đóng duy nhất.
Đây không phải chiến lược đơn giản kiểu “mở” đối lập với “đóng”. Alibaba giữ mô hình chủ lực cao cấp dưới dạng dịch vụ lưu trữ, đồng thời dùng các mô hình mở để xây dựng thói quen sử dụng, tích hợp của nhà phát triển và độ phủ triển khai.
Qwen3 mở rộng công thức này
Bước tiến lớn tiếp theo là Qwen3, được Alibaba phát hành vào tháng 4/2025 dưới dạng một dòng mô hình có trọng số mở. Dòng sản phẩm gồm sáu mô hình đặc với quy mô từ 0,6 tỷ đến 32 tỷ tham số, cùng hai mô hình MoE: một mô hình có 30 tỷ tham số, trong đó 3 tỷ tham số được kích hoạt, và một mô hình có 235 tỷ tham số, với 22 tỷ tham số được kích hoạt. 17
18
Các mô hình Qwen3 được cung cấp toàn cầu qua Hugging Face, GitHub và ModelScope; người dùng có thể thử nghiệm qua chat.qwen.ai, còn quyền truy cập API được lên kế hoạch thông qua nền tảng mô hình của Alibaba. 17
18
Diễn biến này làm rõ hơn mô hình kinh doanh của Alibaba: công ty có thể dùng dịch vụ lưu trữ để cung cấp quyền truy cập cao cấp, được quản lý tập trung, đồng thời phát hành nhiều bộ trọng số mở nhằm khuyến khích triển khai nội bộ, tinh chỉnh và phát triển ứng dụng bên thứ ba. Model Studio trở thành cầu nối thương mại giữa hai phần của danh mục này.
Alibaba sau đó cũng quảng bá khả năng hỗ trợ Qwen3 trên nhiều môi trường phần cứng, gồm triển khai các phiên bản lượng tử hóa trên thiết bị Apple, hỗ trợ GPU AMD Instinct và các mô hình nhỏ hơn cho thiết bị di động dùng chip Arm. 22 Nhờ đó, hệ sinh thái Qwen bớt phụ thuộc vào một nhà cung cấp đám mây hoặc một nền tảng tăng tốc duy nhất.
Vì sao Qwen2.5-Max làm cuộc đua AI thêm nóng?
Qwen2.5-Max xuất hiện không lâu sau khi DeepSeek-V3 thu hút sự chú ý quốc tế. Thời điểm ra mắt khiến sản phẩm này giống một dấu hiệu của sự hình thành mặt trận cạnh tranh sâu rộng hơn, thay vì chỉ là một thành tựu đơn lẻ của Trung Quốc. Alibaba, một doanh nghiệp đám mây lớn với dòng mô hình đã được xây dựng từ trước, có thể nhanh chóng đáp trả bằng một hệ thống mà công ty giới thiệu là có năng lực tương đương các mô hình hàng đầu của Mỹ. 2
Sức ép đối với các nhà phát triển mô hình biên năng lực đến từ bốn hướng:
- Hiệu năng: Một mô hình tiệm cận nhóm dẫn đầu ở lập trình, toán học và kiến thức tổng quát có thể cạnh tranh cho các khối lượng công việc thực tế, ngay cả khi không đứng đầu mọi benchmark.
- Chi phí và hiệu quả: Kiến trúc MoE cùng các chiến lược hạ tầng hiệu quả có thể giúp giảm chi phí phục vụ mô hình có năng lực cao.
- Khả năng tiếp cận: API hạ thấp rào cản sử dụng, còn trọng số mở cho phép doanh nghiệp tự vận hành và tùy biến.
- Phân phối: Nền tảng đám mây đưa mô hình trực tiếp vào quy trình phát triển, triển khai và thanh toán của doanh nghiệp.
Đối với các nhà cung cấp phương Tây như Anthropic và OpenAI, tiêu chuẩn khác biệt hóa vì thế được nâng lên. Một mô hình cao cấp phải chứng minh lợi thế bền vững về năng lực, an toàn, độ tin cậy, khả năng sử dụng công cụ, xử lý ngữ cảnh dài, quản trị hoặc hỗ trợ doanh nghiệp — chứ không chỉ dựa vào một benchmark nổi bật.
Kịch bản có khả năng xảy ra là thị trường phân khúc, thay vì các mô hình Trung Quốc lập tức thay thế toàn bộ sản phẩm phương Tây. Những tổ chức có yêu cầu khắt khe nhất có thể vẫn trả tiền cho các hệ thống độc quyền hàng đầu, trong khi các dự án nhạy cảm về chi phí, cần tùy biến nhiều hoặc quan tâm đến quyền kiểm soát dữ liệu sẽ có thêm lựa chọn từ Trung Quốc và cộng đồng mô hình mở.
Năng lực đa ngôn ngữ và triển khai toàn cầu
Định hướng đa ngôn ngữ của dòng Qwen cũng là một tài sản cạnh tranh. Tài liệu về Qwen2.5 mô tả một hệ sinh thái rộng cho các ứng dụng ngôn ngữ và mã nguồn, còn tài liệu Qwen3 sau đó nêu khả năng hỗ trợ 119 ngôn ngữ và phương ngữ. 1
18
Với các công ty hoạt động quốc tế, độ phủ ngôn ngữ có thể quan trọng không kém một benchmark bằng tiếng Anh. Nó ảnh hưởng đến bản địa hóa, chăm sóc khách hàng, dịch thuật, hệ thống tri thức nội bộ và triển khai tại từng thị trường. Lợi thế thực tế vẫn phụ thuộc vào chất lượng ở từng ngôn ngữ và yêu cầu kinh doanh, nhưng chiến lược ngôn ngữ rộng giúp Alibaba có nhiều cơ hội hơn để cạnh tranh ngoài thị trường chỉ tập trung vào tiếng Anh.
Còn “Ox Alpha” thì sao?
Trong các tài liệu được cung cấp không có đủ bằng chứng đáng tin cậy cho thấy một mô hình AI biên năng lực của Trung Quốc mang tên Ox Alpha đã được phát hành và có thể so sánh với DeepSeek-V3 hoặc Qwen2.5-Max. Vì vậy, “Ox Alpha” nên được xem là một nhãn gọi chưa được xác minh hoặc một suy đoán, không phải bằng chứng để đánh giá năng lực AI của Trung Quốc.
Sự không chắc chắn này không làm thay đổi kết luận lớn hơn. Qwen2.5-Max, DeepSeek và những mô hình Trung Quốc ra mắt sau đó cho thấy cuộc cạnh tranh AI biên năng lực đang trở nên đa cực. Trọng số mở, kiến trúc hiệu quả, API lưu trữ, hỗ trợ đa ngôn ngữ và khả năng phân phối qua nền tảng đám mây đã trở thành vũ khí cạnh tranh, thay vì chỉ là tính năng phụ.
Di sản của Qwen2.5-Max
Qwen2.5-Max không chứng minh rằng Alibaba đã vĩnh viễn vượt qua mọi phòng thí nghiệm AI phương Tây. Đóng góp quan trọng nhất của mô hình nằm ở chiến lược: Alibaba cho thấy một công ty có thể kết hợp mô hình chủ lực cạnh tranh, quyền truy cập qua đám mây, phát triển mô hình mở và phân phối tới cộng đồng nhà phát triển toàn cầu.
Điều đó cũng thay đổi câu hỏi của người mua AI. Thay vì chỉ hỏi mô hình nào đứng đầu một benchmark, họ phải so sánh đồng thời năng lực, chi phí, mức độ mở, quyền kiểm soát triển khai, độ phủ ngôn ngữ, hỗ trợ phần cứng và khả năng vận hành trong doanh nghiệp.
Theo nghĩa đó, Qwen2.5-Max đã làm cuộc đua AI biên năng lực nóng lên, ngay cả khi một số chiến thắng benchmark riêng lẻ vẫn còn cần được diễn giải thận trọng. Mô hình này góp phần chuyển cạnh tranh từ cuộc chơi giữa vài phòng thí nghiệm phát triển hệ thống đóng thành một thị trường rộng hơn, nơi hệ sinh thái mô hình và hạ tầng đi kèm quan trọng không kém chính mô hình.
Studio Global AI
Tiếp tục nghiên cứu của bạn
Trang này bao gồm câu trả lời dựa trên nguồn mà bạn có thể tiếp tục bên trong Studio Global.
Người ta cũng hỏi
Câu trả lời ngắn gọn cho "Qwen2.5-Max đã nâng mức cạnh tranh AI toàn cầu như thế nào?" là gì?
Alibaba ra mắt Qwen2.5 Max vào tháng 1/2025 sau khi huấn luyện mô hình trên hơn 20 nghìn tỷ token.
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
Alibaba ra mắt Qwen2.5 Max vào tháng 1/2025 sau khi huấn luyện mô hình trên hơn 20 nghìn tỷ token. Tác động cạnh tranh của mô hình đến từ việc kết hợp một hệ thống gần sát biên năng lực với dịch vụ đám mây Alibaba Cloud và hệ sinh thái Qwen có nhiều mô hình tải xuống được.
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
Qwen3 sau đó mở rộng chiến lược này với tám mô hình trọng số mở, trong đó có mô hình MoE 235 tỷ tham số, với 22 tỷ tham số được kích hoạt mỗi lượt.