Mit der Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz entwickelt sich Alibabas Qwen 2.5 zu einem ernstzunehmenden Konkurrenten im Bereich der großen Sprachmodelle (LLMs). Qwen 2025 erschien Anfang 2.5 und bietet gegenüber seinen Vorgängern deutliche Verbesserungen. Es bietet eine Reihe von Funktionen für ein breites Anwendungsspektrum – von der Softwareentwicklung und mathematischen Problemlösung bis hin zur Erstellung mehrsprachiger Inhalte und darüber hinaus.
Dieser Artikel befasst sich mit den Feinheiten von Qwen 2.5 und bietet einen detaillierten Überblick über dessen Architektur, Funktionen und praktische Anwendungen. Ob Entwickler, Forscher oder Geschäftsexperte: Das Verständnis der Nutzung von Qwen 2.5 eröffnet Ihnen neue Möglichkeiten in Ihrer Arbeit.
Was ist Qwen 2.5?
Qwen 2.5 ist die große Sprachmodellfamilie der Generation 2025 von Alibaba Cloud, die 1.5 B bis 72 B Parameter umfasst (und ein für 32 B optimiertes Gegenstück) und nun kommerzielle, Forschungs- und Verbraucherprodukte wie Qwen Chat, DashScope und ein OpenAI-kompatibles API-Gateway antreibt. Im Vergleich zu Qwen 2 führt die 2.5-Linie (i) einen Mixture-of-Experts-Kern (MoE) für mehr Effizienz, (ii) Training mit ~20 T-Token, (iii) stärkeres Befolgen von Anweisungen, Codieren und mehrsprachiges Denken, (iv) Vision-Language- (VL-) und vollständig multimodale „Omni“-Varianten sowie (v) Bereitstellungsoptionen von Alibaba Cloud bis hin zum Self-Hosting über GitHub, Hugging Face, ModelScope und Docker/OLLAMA ein.
Allen Größen ist eines gemeinsam Rezept für die Zeit vor dem Training aber divergieren in ihren Anweisung‑Feinabstimmung Ebenen: Qwen‑Chat (für offene Dialoge) und Qwen‑Base (für spätere Feinabstimmung). Die größeren Checkpoints umfassen zusätzlich Qwen 2.5‑Max, eine spärliche Mixture-of-Experts (MoE)-Edition, die 2.7 B Parameter pro Token aktiviert und so die Inferenzkosten auf GPUs deutlich senkt.
Architektonische Highlights von Qwen 2.5
Architektonischer Wandel
Qwen 2.5 stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Modellentwicklung dar, vor allem aufgrund seines umfangreichen Trainings und seiner verfeinerten Architektur. Das Modell wurde anhand eines riesigen Datensatzes mit 18 Billionen Token vortrainiert – eine deutliche Steigerung gegenüber den 7 Billionen Token des Vorgängers Qwen 2. Dieser umfangreiche Trainingsdatensatz verbessert das Sprachverständnis, die Argumentation und das domänenspezifische Wissen des Modells.
Qwen 2.5 verwendet ein spärliches Experten-Mixture-of-Experts-Backbone (MoE): Pro Token wird nur eine kleine Experten-Teilmenge aktiviert, was eine höhere effektive Kapazität ohne lineares Kostenwachstum von Qwen ermöglicht. Das Training nutzte ca. 20 T-Token und ein verfeinertes Datencurriculum mit überwachter Feinabstimmung (SFT) plus RLHF. Vom Team veröffentlichte Benchmarks zeigen deutliche Verbesserungen bei MMLU, GSM8K-Mathematik und mehrsprachigem, sprachenübergreifendem Verständnis im Vergleich zu Qwen 2 und Peer-7-B/70-B-Baselines.
Die Qwen 2.5 Modellfamilie
| Ausgabe | Größe | Modalität | Zweck und Hauptmerkmal |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑1.5B‑Instruct | 1.5 Milliarden | Text | Edge-Geräte/Chatbots, bei denen Speicher knapp ist |
| Qwen 2.5‑7B‑Instruct | 7 Milliarden | Text | Flaggschiff-Open-Source-LLM mit 32 Kontext und 29 Sprachen |
| Qwen 2.5‑Omni‑7B | 7 Milliarden | Multimodal (Text + Bild + Audio + Video) | End-to-End-Modalitätsfusion |
| Qwen 2.5-VL-3B/7B/72B-Anleitung | 3–72 B | Vision-Sprache | Dichte Untertitelung, Dokumenten-QA, OCR, Diagrammanalyse |
| QwQ‑32B | 32 Milliarden | Text (Begründung) | MoE spezialisiert auf Mathematik/Codierung; Parität mit DeepSeek R1 671 B bei 5 % Kosten |
| Qwen 2.5‑Max | nicht bekannt gegeben (mehrere Experten) | Text | Führender interner Benchmark, verfügbar über API und Qwen Chat |
Schlüsselfunktionen und Benchmarks
Anleitungsbefolgung & mehrsprachige Reichweite
Interne Dokumente zeigen, dass Qwen 2.5‑7B Llama‑3 8B bei AlpacaEval (92 vs. 89) übertrifft und eine Gewinnrate von 79 % gegen GPT‑3.5‑Turbo bei chinesischem MT‑Bench erreicht. Unterstützt werden Türkisch, Indonesisch, Deutsch, Arabisch und Suaheli. Ein 32 k Kontextfenster mit Sliding‑Rope-Positionskodierungen ermöglicht eine 200-seitige PDF-Zusammenfassung ohne Fragmentierung.
Kodierung und Argumentation
QwQ‑32B erreicht 50.4 % bei GSM8K (5‑Shot) und 74 % bei HumanEval‑Plus und liegt damit auf Augenhöhe mit DeepSeek R1 bei einem Zwanzigstel der Parameteranzahl. Frühe Community-Tests zeigen, dass das 7B-Modell C++-Snippets mit g++‑13 in einer Docker-Sandbox mit minimalen Halluzinationen kompilieren und debuggen kann.
Multimodale Stärken
Qwen 2.5‑VL‑72B erreicht 62.7 % bei MMMU und 73.4 % bei TextVQA und übertrifft damit Gemini 1.5‑Pro bei Tabellen-OCR-Aufgaben (laut Qwens Blog vom Januar). Omni‑7B erweitert dies auf die Audio-Spektraltranskription und MP4-Frame-Sampling über einen gemeinsamen Tokeniser.
Lizenzierung, Sicherheit und Governance
Alibaba behält den Apache 2.0 Code/Lizenz mit einem zusätzlichen „Qian-Wen – Verantwortungsvolle KI“ Fahrer:
- Verboten: terroristische Inhalte, Desinformation, Extraktion personenbezogener Daten.
- Erforderlich: Entwickler müssen Inhaltsfilter und Wasserzeichen in nachgelagerten Apps implementieren.
Die Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung, schreibt aber vor Offenlegung der Musterkarte wenn Gewichte geändert und neu bereitgestellt werden. In der Alibaba Cloud wird die Moderation serverseitig erzwungen; Self-Hoster müssen den Open-Source-Policy-Gradient-Filter integrieren (Link im Repo).
Roadmap für Qwen 3
Bloomberg und PYMNTS berichten, dass Alibaba Qwen 3 „bereits Ende April 2025“, wahrscheinlich mit einem Sprung auf >100 B Dichteparameter und nativen Tool-Nutzungsmöglichkeiten. Insider vermuten, dass sich 4×2048 GPU-Cluster auf Hanguang 800+ ASICs und ein Triton-Flash-Attention v3-Kernel in der Testphase befinden. Qwen 2.5 bleibt der Open-Source-Zweig, während Qwen 3 möglicherweise unter einer restriktiveren Lizenz, ähnlich wie Metas Llama 3-Commercial, erscheinen wird.
Praktische Tipps für Entwickler
- Token-Zählung: Qwen verwendet QwenTokenizer; sein spezielles Token ist gleich
<|im_end|>in Eingabeaufforderungen im OpenAI-Stil. - Systemmeldungen: Umwickeln mit
<|im_start|>system … <|im_end|>um die Hierarchie zu wahren und Delta-Gewichts-Übeltäter zu vermeiden. - Feinabstimmung: Wenden Sie LoRA-Rang 64 nur auf den Schichten 20–24 an. LoRA in den frühen Schichten bringt aufgrund der MoE-Spärlichkeit vernachlässigbare Gewinne.
- Streaming: Mit DashScope aktivieren
X-DashScope-Stream: true; Blockgröße beträgt 20 Token. - Qwen‑VL-Eingabe: Bildbytes als Base64 kodieren; weitergeben über
inputs=.
Fazit
Qwen 2.5 festigt die Position von Alibaba Cloud im globalen Open-Source-LLM-Rennen, indem es die Effizienz des MoE mit einer freizügigen Lizenz und einer Vielzahl von Zugriffsmöglichkeiten verbindet – vom Qwen Chat mit nur einem Klick über Ollama auf dem Laptop bis hin zu DashScope-Endpunkten für Unternehmen. Für Forscher schließen das transparente Trainingskorpus und die starke Chinesisch-Englisch-Parität eine Lücke, die Metas Llama-Serie hinterlassen hat. Für Entwickler reduziert die OpenAI-kompatible API Migrationsprobleme, während die multimodalen VL/Omni-Zweige eine nahe Zukunft vorwegnehmen, in der Text, Bild, Audio und Video in einem einheitlichen Token-Raum zusammenlaufen. Mit der bevorstehenden Veröffentlichung von Qwen 3 im Laufe dieses Monats dient Qwen 2.5 sowohl als Testgelände als auch als robustes Produktionsmodell – eines, das bereits jetzt die Wettbewerbskalkulation für groß angelegte KI im Jahr 2025 neu gestaltet.
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Bitte beachten Sie Qwen 2.5 Max API für Integrationsdetails. CometAPI hat die neuesten QwQ-32B-APIWeitere Modellinformationen zur Comet-API finden Sie unter API-Dokument.