压缩打包_直播_中压缩打包国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？

中压缩打包国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？_ZAKER新闻

（原标题：持续跟进：齐齐哈尔体育馆坍塌11人死亡，救援人员讲述救援经过）

农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，阿里巴巴美股股价在收盘前出现显著异动——从涨幅 1% 快速拉升至 6.7%。行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。1 月 29 日凌晨，阿里通义千问团队悄然上线的大模型 Qwen2.5-Max，在多个权威基准测试中展现出与全球顶级模型比肩的性能。继 DeepSeek 之后，Qwen2.5-Max 的发布是中国 AI 阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。市场人士分析称，此前过度聚焦 DeepSeek，却忽视了包括阿里通义在内的中国 AI 整体性追赶。行业媒体《信息平权》表示，若阿里 Qwen-2.5-max 这次的确性能超过 V3，可以对其 RL 推理模型给予更大期待。进一步，当阿里云展现出 " 强大模型 + 充足算力 + 完整云平台 " 的组合优势时，是否印证了类似去年北美云计算服务商的投资逻辑？如果美股因 AI 整体增值 10 万亿美元，中国 AI 资产的重估时机是否已至？全面对标全球顶级模型，百万 token 里程碑Qwen2.5-Max 采用超大规模 MoE（混合专家）架构，基于超过 20 万亿 token 的预训练数据。在测试大学水平知识的 MMLU-Pro、评估编程能力的 LiveCodeBench、综合能力评估的 LiveBench，以及近似人类偏好的 Arena-Hard 等多个权威评测中，该模型均展现出与 DeepSeek V3、GPT-4 和 Claude-3.5-Sonnet 比肩，甚至领先的性能。阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。Qwen2.5 团队同步发布了两个创新型号：Qwen2.5-7b-instruct-1m 和 Qwen2.5-14b-instruct-1m。这些开源模型支持高达 100 万 token 的上下文窗口，成为业内首个达到此规模的公开可用模型。这些模型使用稀疏注意力，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万 token 输入的速度比传统方法快 3 到 7 倍，输出长度可达 8000 个 token。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。在测试中，14B 型号和 Qwen2.5-Turbo 在查找非常长的文档中的隐藏数字时都达到了完美的准确性。较小的 7B 型号也表现良好，只有轻微的错误。在 RULER、LV-Eval 和 LongbenchChat 等要求更高的复杂的上下文测试中，百万 token 模型的表现优于 128K token 模型，尤其是在超过 64K token 的序列中，14B 型号甚至在 RULER 中得分超过 90 分——这是 Qwen 系列的第一次——在多个数据集上持续击败 gpt - 4o mini。是时候整体重估中国 AI 资产了吗？如果说 DeepSeek V3 的横空出世展现了中国 AI 的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。在 Qwen2.5-Max 发布当天，阿里云百炼平台同步开放了完整的工具链支持，开发者可以直接在云端调用。这种 " 超算集群 + 开源生态 + 云原生 " 的三位一体架构，与北美 AWS、Azure、GCP 三大云服务商的商业模式形成镜像。此外，根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报，低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局：对于中国数据中心而言，短期内，如果大型科技公司采用类似技术路线，可能减少 AI 训练相关需求。但从长远来看，低成本模型将推动推理需求增长，对一线城市数据中心形成利好；对于中国软件行业，AI 模型成本的降低将降低应用程序运行 AI 功能的门槛，从供给侧改善行业环境。如果阿里 Qwen-2.5-max 的性能确实展现出预期水平，加之其低成本优势与完整云生态，或引发 DeepSeek 之后的中国 AI 资产新一轮重估。