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我猜新的更大的QwQ模型也快问世了？2月20日，在阿里巴巴的财报电话会议上，阿里巴巴集团首席执行官吴泳铭表示，展望未来，阿里巴巴将继续聚焦三大主要业务类型：国内和国际电子商务、人工智能+云计算技术以及互联网平台产品。在未来三年，阿里巴巴将围绕人工智能战略核心在三个领域加大投资：人工智能基础设施、基础模型平台和人工智能原生应用，以及现有业务的人工智能转型。同时，吴泳铭透露，阿里巴巴近期也将发布一个基于Qwen2.5 - Max的深度推理模型。

讨论总结

这个讨论围绕着阿里巴巴即将发布基于Qwen2.5 - Max的推理模型展开。评论者们从多个角度进行了讨论，包括对Qwen不同版本的期望，与其他模型（如llama系列、DeepSeek系列）的性能比较，对新模型是否开源权重的不同看法，对Qwen2.5 Max模型参数和结构（是否为混合专家模型）的好奇，也有分享Qwen相关资源的情况，整体氛围积极，大家对这个新模型充满期待。

主要观点

  1. 👍 希望有Qwen 3 0.5B - 70B版本。
    • 支持理由：未提及。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen 2.5在一些任务中的表现优于llama 3。
    • 正方观点：评论者根据自己的任务体验得出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为即将发布的基于Qwen2.5 - Max的推理模型有很大潜力。
    • 支持理由：未详细提及，只是一种看好的态度。
    • 反对声音：无。
  4. 😎 基于Qwen2.5 - Max的推理模型可能不会开源权重。
    • 支持理由：Qwen 2.5 Max在DeepSeek V3/R1之后推出却未开源权重。
    • 反对声音：有可能会像deepseek r1一样开源。
  5. 🤔 Qwen - Max性能优于Deepseek - v3。
    • 支持理由：未详细提及，只是评论者的观点。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’d rather have Qwen 3 0.5B - 70B”
    • 亮点：直接表达对Qwen 3版本的期望。
  2. “🤔 Qwen 2.5 still out performs llama 3 on many tasks of mine.”
    • 亮点：用自己的体验说明Qwen 2.5性能较好。
  3. “👀 Great news.”
    • 亮点：简洁表达对新模型发布消息的肯定。
  4. “😎 considering qwen - max is surprisingly one of the best non thinking models in the world this is exciting”
    • 亮点：高度评价Qwen - Max模型。
  5. “💡 Won’t be open weight unfortunately”
    • 亮点：对模型开源与否提出自己的看法。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对即将发布的基于Qwen2.5 - Max的推理模型表示看好、期待，认为这是个好消息并且相信它有很大潜力。主要分歧点在于模型是否会开源权重，可能的原因是不同人对Qwen系列之前的开源情况有不同的理解和期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Qwen2.5 - Max是否为混合专家模型以及其参数数量可能会引发更多讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen系列模型不断发展完善，可能会在人工智能领域的模型竞争格局中产生影响，促使其他模型不断提升性能。

详细内容：

标题：基于 Qwen2.5-Max 的推理模型即将发布引热议

近日，Reddit 上一则关于基于 Qwen2.5-Max 的推理模型即将发布的帖子引起了广泛关注。此帖获得了众多点赞和大量评论。帖子中提到，在 2 月 20 日阿里巴巴的财报电话会议上，阿里巴巴集团 CEO 吴永明表示未来三年阿里巴巴将在 AI 基础设施、基础模型平台、AI 原生应用以及现有业务的 AI 转型这三个方面加大投资，同时透露将在不久后发布基于 Qwen2.5-Max 的深度推理模型。

这一消息引发了网友们的热烈讨论。有人认为 Qwen 2.5 仍在许多任务上优于 llama 3；有人觉得这是个好消息，是挑战 DeepSeek - R1 的有力候选；还有人表示 Qwen 2.5 - Max 作为基础模型的表现甚至比 DeepSeek - V3 还要好，如果能在强化学习方面达到同样的质量，有望击败 R1。但也有人认为很可惜该模型可能不会开放权重，也有人期待它能像 DeepSeek R1 一样开源。

有用户提到 Qwen 2.5 Max 在某些方面的表现，比如有人称其在很多任务上的表现出色；还有用户询问 Qwen 2.5 Max 的参数数量以及是否像 R1 一样是 MoE 模型，并给出相关博客链接[https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/]进行解释。

此次讨论的核心问题在于基于 Qwen2.5-Max 的推理模型的性能表现、是否会开源以及与其他模型的竞争优势。

这场讨论充分展示了大家对于这一即将发布的推理模型的期待和关注，不同观点的碰撞也让人们对其未来发展有了更全面的思考。