Qwen2.5-Max 點樣令 AI 競爭升溫？阿里巴巴押注「模型＋雲服務」

Qwen2.5-Max 喺 2025 年 1 月登場時，外界焦點唔只係「又一個新模型」，而係阿里巴巴以大型雲服務商身份，將一個聲稱接近前沿水平嘅模型，直接接入企業可用嘅 API 及產品介面。呢個組合令中國 AI 競爭由 DeepSeek 引起嘅單點震撼，進一步變成多家公司、多種商業模式之間嘅正面較量。259

Qwen2.5-Max 到底係咩？

阿里巴巴於 2025 年 1 月 28 至 29 日公布 Qwen2.5-Max，形容佢係當時 Qwen 系列最大、能力最強嘅大型語言模型。模型採用混合專家（Mixture-of-Experts，MoE）架構，預訓練數據超過 20 萬億 tokens，之後再以經整理嘅監督式微調（SFT）及人類反饋強化學習（RLHF）進行後訓練。29

MoE 嘅重點係：模型可以擁有大量總參數，但每次處理請求時，只啟用部分「專家」網絡。理論上，呢種做法可以喺維持較高模型容量嘅同時，減低每次推理所需嘅計算量。不過，阿里巴巴當時公布嘅資料，未足以讓外界獨立確認 Qwen2.5-Max 嘅精確總參數量或實際啟用參數量。9

要分清楚，Qwen2.5-Max 並唔等同於較早推出、可以下載嘅 Qwen2.5 模型。Qwen2.5 開放權重家族包括 0.5B、1.5B、3B、7B、14B、32B 及 72B 等不同尺寸，亦有量化版本；相關模型可經 Hugging Face、ModelScope 同 Kaggle 取得。相反，Max 版本初期主要係託管式服務，並非一開始就公開權重。113

點樣接入？不只是發布模型

Qwen2.5-Max 初期主要經 Alibaba Cloud Model Studio API，以及面向 Qwen 嘅聊天及產品介面提供。對企業客戶而言，呢個安排代表可以直接用 API 將模型接入內部工具、客服系統或其他應用；對阿里巴巴而言，就係將模型能力轉化為雲端用量同企業收入。13

呢個「開放模型生態＋託管旗艦模型」嘅策略亦相當關鍵。較細或開放權重模型可以吸引開發者自行部署、微調同整合，Model Studio 就負責託管 API、部署及企業級服務。Qwen2.5 技術報告更提到，公開渠道上可以接觸到超過 100 個模型及變體。1

性能聲稱有幾強？要留意證據層次

阿里巴巴聲稱，Qwen2.5-Max 喺多項評測上大致追平 Claude 3.5 Sonnet，並且幾乎全面勝過 GPT-4o、DeepSeek-V3 及 Llama 3.1 405B。259 公司特別強調嘅測試包括 MMLU-Pro、GPQA-Diamond、LiveCodeBench、LiveBench 同 Arena-Hard，覆蓋艱深知識、數學、編程、推理及一般能力等範疇。912

但要講清楚：呢啲係廠商公布嘅基準測試聲稱，唔可以直接理解成模型喺所有真實生產環境都勝過對手。基準測試會受題目版本、提示詞、評分方法及模型設定影響，亦未必完全反映安全性、穩定性、工具使用能力、長期可靠度或企業整合成本。

早於 2025 年 2 月嘅報道中，Qwen2.5-Max 喺眾包 Chatbot Arena 排行榜取得 1332 分，總排名第七；報道指佢喺數學及編程分類領先，硬題目排名第二。1012 呢個結果顯示模型獲得唔錯嘅用戶偏好，但 Chatbot Arena 始終係會隨時間、參與模型及提示內容變動嘅排行榜，唔係一份涵蓋所有企業需求嘅綜合審核。

所以較穩妥嘅結論係：Qwen2.5-Max 係一個可信嘅前沿水平挑戰者；至於佢係咪「確定擊敗」GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 或 DeepSeek-V3，就應該限定喺阿里巴巴聲稱及特定評測範圍內。29

開放權重同多語言能力，點解會改變戰局？

Qwen2.5 較廣泛嘅開放權重家族，支援多種語言同編程用途，令企業可以按自己需要選擇雲端 API、自建部署或者進一步微調。對唔想完全依賴單一海外供應商、或者有數據管治及部署自主權要求嘅機構而言，呢種彈性本身就係競爭力。1

阿里巴巴之後再以 Qwen3 擴大呢個方向。2025 年 4 月推出嘅 Qwen3 包括六個 dense 模型，尺寸由 0.6B 至 32B；另有兩個 MoE 模型，其中一個總參數量 235B、啟用參數量 22B。478 阿里巴巴亦表示，Qwen3 支援 119 種語言及方言，令其多語言定位更加突出。3

硬件支援同樣係生態策略一部分。阿里巴巴後來推廣可喺 Apple 裝置運行嘅量化 Qwen3 變體，亦提到 AMD Instinct 硬件對 Qwen3 模型嘅支援。換句話講，模型唔一定要綁死喺單一雲平台或加速器供應商上。15

點解 Qwen2.5-Max 令競爭突然升溫？

第一，佢出現喺 DeepSeek-V3 引起全球關注之後，令市場開始相信中國 AI 能力唔係一間公司嘅偶然突破，而係存在更深、更廣嘅研發競爭。阿里巴巴作為成熟雲服務商，可以迅速以 Qwen 家族回應，並將模型放到大規模商業部署渠道。25

第二，競爭焦點由「邊個模型排行榜最高」轉向「邊個模型足夠好、夠平、夠易部署」。對編程、客服、翻譯、文件檢索及內部 Copilot 呢類高用量工作負載，只要模型性能達到實用門檻，較低 API 成本、開放權重、自建部署及本地化支援，都可能令企業重新考慮供應商。

呢個趨勢會迫使 Anthropic、OpenAI 等西方前沿模型公司證明，較高價格可以換來持續性能優勢、更可靠嘅安全控制、工具使用、長上下文表現、企業管理功能及服務支援。近期報道亦形容，中國模型正逐步收窄能力差距，同時以成本優勢競爭。61119

較可能出現嘅唔係即時全面取代，而係市場分層：最重視頂尖能力嘅用戶，仍然可能選擇最強嘅專有模型；對成本、數據自主權或部署靈活性較敏感嘅企業，就會更多考慮中國模型及其他開放權重方案。

「Ox Alpha」係咪另一個中國前沿模型？

就現有可靠資料而言，未有足夠證據證明「Ox Alpha」係一個已正式發布、而且可以同 DeepSeek-V3 或 Qwen2.5-Max 比較嘅中國前沿模型。因此，呢個名稱應視為未經核實嘅標籤或推測，唔應該用作判斷中國 AI 能力嘅證據。

真正重要嘅結論唔依賴 Ox Alpha：Qwen、DeepSeek、Moonshot、Z.ai 等模型開發者，正令前沿 AI 變得更加多極。開放權重、MoE 架構、雲端 API 同較低運行成本，已經由附加賣點變成爭奪開發者、企業客戶及部署市場嘅核心武器。46