Lanzamiento de Qwen 2.5-Max 'Thinking (QwQ)': Intensificación de la competencia en LLM
Senior Web Scraping Engineer
La "Guerra Continua" de los Modelos de IA
A las 5:01 am del 25 de febrero de 2025, Alibaba anunció en la plataforma X el lanzamiento del modelo de inferencia profunda QwQ-Max-Preview (denominado "Thinking (QwQ)" en Qwen Chat), basado en Qwen2.5-Max. También publicó código abierto de QwQ-Max y Qwen2.5-Max. Además, pronto se lanzará una versión ligera, QwQ-32B, para admitir la implementación local, y las aplicaciones móviles para iOS/Android también están en fase de planificación.
¿Cómo se desempeña Qwen 2.5-Max?
En nuestras pruebas, el rendimiento de este modelo es competitivo con GPT-4o, DeepSeek-V3, Llama-3.1-405B y Claude 3.5 Sonnet en tareas como matemáticas, programación y generación multimodal.
Comparación de rendimiento de referencia
- Arena-Hard (Benchmark de preferencia): Qwen2.5-Max obtuvo 89.4, superando a DeepSeek V3 (85.5) y Claude 3.5 Sonnet (85.2).
- MMLU-Pro (Conocimiento y razonamiento): Qwen2.5-Max obtuvo 76.1, ligeramente superior a DeepSeek V3 (75.9), pero ligeramente inferior a Claude 3.5 Sonnet (78.0) y GPT-4o (77.0).
- GPQA-Diamond (Preguntas y respuestas de sentido común): Qwen2.5-Max obtuvo 60.1, superando por poco a DeepSeek V3 (59.1), mientras que Claude 3.5 Sonnet lideró con 65.0.
- LiveCodeBench (Capacidad de codificación): Qwen2.5-Max obtuvo 38.7, aproximadamente equivalente a DeepSeek V3 (37.6), pero por detrás de Claude 3.5 Sonnet (38.9).
- LiveBench (Capacidad general): Qwen2.5-Max obtuvo 62.2, liderando sobre DeepSeek V3 (60.5) y Claude 3.5 Sonnet (60.3).
En general, Qwen2.5-Max ha demostrado ser un modelo de IA integral, con un excelente rendimiento en tareas basadas en preferencias y capacidades generales de IA, al tiempo que mantiene capacidades de conocimiento y codificación competitivas.
Además, Qwen2.5-Max admite la generación de fragmentos de código, el análisis de archivos y la comprensión de imágenes a través de la función Artifacts. Una sola llamada puede manejar contenido de video de más de 1 hora.
Veracidad de los datos
- La brecha entre la iteración del modelo y la actualización de datos: las herramientas tradicionales tienen un ciclo de actualización de datos de varios días, mientras que Qwen2.5-Max logra una actualización de conocimiento dinámico con 20 billones de tokens de datos de preentrenamiento.
- El riesgo de la brecha de generación tecnológica: Gartner predice que para 2025, el rendimiento del modelo de IA mejorará un 15% cada tres meses, y la infraestructura de datos deficiente provocará una fractura de competitividad.
Comparación de datos en tiempo real de modelos populares
1. Comparación de la velocidad de procesamiento de texto largo
| Modelo | Velocidad de procesamiento (segundos/mil palabras) |
|---|---|
| Qwen 2.5-Max | 0.5 |
| GPT-4 | 0.6 |
| DeepSeek-V3 | 0.575 |
| Llama-3.1-405B | 0.600 |
2. Comparación del tamaño del conjunto de datos de entrenamiento
| Modelo | Tamaño del conjunto de datos de entrenamiento (billones de palabras) |
|---|---|
| Qwen 2.5-Max | 2 |
| GPT-4 | 1.5 |
| DeepSeek-V3 | 1.8 |
| Llama-3.1-405B | 1.7 |
3. Comparación del tiempo de respuesta promedio
| Modelo | Tiempo de respuesta promedio (segundos) |
|---|---|
| Qwen 2.5-Max | 0.3 |
| GPT-4 | 0.5 |
| DeepSeek-V3 | 0.4 |
| Llama-3.1-405B | 0.45 |
4. Comparación de la frecuencia de actualización
| Modelo | Frecuencia de actualización |
|---|---|
| Qwen 2.5-Max | Una vez al mes |
| GPT-4 | Una vez por trimestre |
| DeepSeek-V3 | Cada dos meses |
| Llama-3.1-405B | Cada tres meses |
¿Qué aspectos afectan directamente al desarrollo de los modelos de datos?
En la competencia de IA, la calidad de la infraestructura de datos determina directamente el límite superior del modelo. Las herramientas de extracción de datos en tiempo real influyen en el desarrollo de las herramientas de IA a través de tres capacidades principales:
La amplitud de la cobertura de datos
Aunque Qwen2.5-Max admite 29 idiomas, su versión de código abierto todavía se basa en corpus públicos, lo que resulta en una cobertura de datos limitada. Por lo tanto, se necesita una herramienta de extracción de información que integre numerosas interfaces de datos y fuentes de datos para garantizar la exhaustividad y la precisión de los datos del modelo.
La velocidad de actualización de la información
El rendimiento del modelo de IA itera cada tres meses, pero los rastreadores tradicionales están limitados por los mecanismos anti rastreo (como los captchas y la carga dinámica), con un ciclo de actualización de datos de varios días. Claramente, las capacidades de adquisición e iteración de datos de las herramientas de extracción de información deben actualizarse continuamente para garantizar la puntualidad de los datos.
Soporte multimodal
La demanda de datos multimodales por parte de los modelos de IA está aumentando, pero los rastreadores tradicionales tienen una tasa de error del 40% en el análisis de tablas PDF y tardan más de 10 minutos en extraer subtítulos de video. Los modelos de IA potentes deben integrar la tecnología de extracción de datos estructurados, analizar automáticamente tablas PDF, subtítulos de video y metadatos de imágenes, y garantizar la precisión.
Scrapeless Deep SerpApi: Una herramienta favorable para el desarrollo de LLM
Si Qwen 2.5-Max marca el comienzo del desarrollo continuo de la IA, entonces Scrapeless Deep SerpApi es el arma clave que impulsa este cambio.
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✅ Cubre más de 20 tipos de datos, como resultados de búsqueda, noticias, videos e imágenes.
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