ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่อง Qwen 2.5 ของ Alibaba ก็ก้าวขึ้นมาเป็นผู้ท้าชิงที่น่าเกรงขามในแวดวงของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) Qwen 2025 ซึ่งเปิดตัวเมื่อต้นปี 2.5 นั้นมีการปรับปรุงที่สำคัญกว่ารุ่นก่อนๆ โดยมีชุดฟีเจอร์ที่ตอบสนองการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การพัฒนาซอฟต์แวร์และการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ ไปจนถึงการสร้างเนื้อหาหลายภาษาและอื่นๆ
บทความนี้จะเจาะลึกถึงความซับซ้อนของ Qwen 2.5 พร้อมให้ภาพรวมโดยละเอียดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม ความสามารถ และแอปพลิเคชันในทางปฏิบัติ ไม่ว่าคุณจะเป็นนักพัฒนา นักวิจัย หรือมืออาชีพทางธุรกิจ การทำความเข้าใจถึงวิธีใช้ประโยชน์จาก Qwen 2.5 จะช่วยปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการทำงานของคุณได้
Qwen 2.5 คืออะไร?
Qwen 2.5 คือตระกูลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Alibaba Cloud รุ่นปี 2025 ที่ครอบคลุมพารามิเตอร์ตั้งแต่ 1.5 B ถึง 72 B (และรุ่นน้องที่ปรับให้เหมาะสมกับการใช้เหตุผล 32 B) และปัจจุบันเป็นกำลังขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ การวิจัย และผู้บริโภค เช่น Qwen Chat, DashScope และเกตเวย์ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เมื่อเปรียบเทียบกับ Qwen 2 แล้ว ไลน์ผลิตภัณฑ์ 2.5 จะแนะนำ (i) คอร์แบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE) เพื่อประสิทธิภาพ (ii) การฝึกอบรมบนโทเค็น ~20 T (iii) การปฏิบัติตามคำสั่ง การเข้ารหัส และการใช้เหตุผลหลายภาษาที่แข็งแกร่งขึ้น (iv) ภาษาภาพ (VL) และตัวแปร "Omni" แบบมัลติโมดัลเต็มรูปแบบ และ (v) ตัวเลือกการใช้งานตั้งแต่ Alibaba Cloud ไปจนถึงการโฮสต์ด้วยตนเองผ่าน GitHub, Hugging Face, ModelScope และ Docker/OLLAMA
ทุกขนาดมีจุดร่วมกัน สูตรก่อนการฝึก แต่ก็แตกต่างกันออกไป คำแนะนำ-ปรับแต่ง เลเยอร์: Qwen‑Chat (สำหรับการสนทนาแบบเปิด) และ Qwen‑Base (สำหรับการปรับแต่งแบบดาวน์สตรีม) จุดตรวจสอบที่ใหญ่กว่ายังรวมถึง คิวเวน 2.5‑แม็กซ์รุ่น Mixture‑of‑Experts (MoE) แบบเบาบางที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์ 2.7 B ต่อโทเค็นเพื่อให้มีต้นทุนการอนุมานที่ต่ำกว่ามากบน GPU
จุดเด่นทางสถาปัตยกรรมของ Qwen 2.5
การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรม
Qwen 2.5 ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องมาจากการฝึกฝนที่ครอบคลุมและสถาปัตยกรรมที่ปรับปรุงใหม่ โมเดลนี้ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าบนชุดข้อมูลขนาดมหึมาที่มีโทเค็นถึง 18 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างมากจาก 7 ล้านล้านโทเค็นที่ใช้ใน Qwen 2 ซึ่งเป็นรุ่นก่อนหน้า ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่ครอบคลุมนี้ช่วยเพิ่มความเข้าใจของโมเดลเกี่ยวกับภาษา การใช้เหตุผล และความรู้เฉพาะด้าน
Qwen 2.5 ใช้โครงสร้างหลักแบบ Mixture‑of‑Experts (MoE) ที่เบาบาง โดยมีเพียงกลุ่มผู้เชี่ยวชาญย่อยจำนวนเล็กน้อยเท่านั้นที่เปิดใช้งานต่อโทเค็น ทำให้มีกำลังการผลิตที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มต้นทุนเชิงเส้นของ Qwen การฝึกอบรมใช้โทเค็นประมาณ 20 T และหลักสูตรข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุงพร้อมการปรับแต่งอย่างละเอียดภายใต้การดูแล (SFT) บวกกับ RLHF เกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่โดยทีมแสดงให้เห็นถึงการเพิ่มขึ้นอย่างมากใน MMLU คณิตศาสตร์ GSM8K และความเข้าใจข้ามภาษาหลายภาษาเมื่อเทียบกับ Qwen 2 และฐานข้อมูลพื้นฐาน peer 7 B/70 B
ครอบครัวโมเดล Qwen 2.5
| ฉบับที่ | ขนาด | การเป็นกิริยาช่วย | จุดประสงค์และลักษณะเด่นของหัวข้อ |
|---|---|---|---|
| Qwen 2.5‑1.5B‑สั่งสอน | 1.5 ข | ข้อความ | อุปกรณ์ Edge / แชทบอทที่หน่วยความจำมีจำกัด |
| Qwen 2.5‑7B‑สั่งสอน | 7 ข | ข้อความ | LLM โอเพ่นซอร์สเรือธงพร้อมบริบท 32 k ครอบคลุม 29 ภาษา |
| คิวเวน 2.5‑ออมนิ‑7บี | 7 ข | หลายรูปแบบ (ข้อความ + รูปภาพ + เสียง + วีดิโอ) | การผสมผสานโมดัลแบบครบวงจร |
| Qwen 2.5‑VL‑3B/7B/72B‑คำสั่ง | 3–72 ข | วิสัยทัศน์-ภาษา | คำบรรยายที่เข้มข้น การตรวจสอบคุณภาพเอกสาร OCR การวิเคราะห์แผนภูมิ |
| คิวคิว-32 ข | 32 ข | ข้อความ (การให้เหตุผล) | กระทรวงศึกษาธิการเชี่ยวชาญด้านคณิตศาสตร์/การเขียนโค้ด เทียบเท่ากับ DeepSeek R1 671 B ที่ต้นทุน 5% |
| คิวเวน 2.5‑แม็กซ์ | ไม่เปิดเผย (ผู้เชี่ยวชาญหลายท่าน) | ข้อความ | ผู้นำด้านเกณฑ์มาตรฐานภายใน พร้อมใช้งานผ่าน API และ Qwen Chat |
ความสามารถหลักและเกณฑ์มาตรฐาน
คำแนะนำการปฏิบัติตามและการเข้าถึงหลายภาษา
เอกสารภายในแสดงให้เห็นว่า Qwen 2.5-7B แซงหน้า Llama-3 8B บน AlpacaEval (92 เทียบกับ 89) และมีอัตราการชนะถึง 79% เมื่อเทียบกับ GPT-3.5-Turbo บน MT-Bench ของจีน ภาษาที่รองรับ ได้แก่ ภาษาตุรกี ภาษาอินโดนีเซีย ภาษาเยอรมัน ภาษาอารบิก และภาษาสวาฮีลี หน้าต่างบริบทขนาด 32 k พร้อมการเข้ารหัสตำแหน่งแบบเลื่อนเชือกช่วยให้สามารถสรุปข้อมูลในรูปแบบ PDF ได้ 200 หน้าโดยไม่มีการแยกส่วน
การเข้ารหัสและการใช้เหตุผล
คะแนน QwQ‑32B อยู่ที่ 50.4% ในการทดสอบ GSM8K (5 ช็อต) และ 74% ในการทดสอบ HumanEval‑Plus ซึ่งเท่ากับ DeepSeek R1 ที่นับพารามิเตอร์ได้เพียงหนึ่งในยี่สิบเท่านั้น การทดสอบชุมชนในช่วงแรกแสดงให้เห็นว่าโมเดล 7B สามารถคอมไพล์และดีบั๊กสไนปเป็ต C++ ได้โดยใช้ g++‑13 ภายในแซนด์บ็อกซ์ Docker โดยมีอาการประสาทหลอนน้อยที่สุด
จุดแข็งหลายรูปแบบ
Qwen 2.5‑VL‑72B ทำได้ 62.7% ใน MMMU และ 73.4% ใน TextVQA แซงหน้า Gemini 1.5‑Pro ในงาน OCR แบบตาราง (ตามบล็อกของ Qwen ในเดือนมกราคม) Omni‑7B ขยายขอบเขตนี้ไปสู่การถอดเสียงสเปกตรัมเสียงและการสุ่มตัวอย่างเฟรม MP4 ผ่านโทเค็นไนเซอร์ที่ใช้ร่วมกัน
การออกใบอนุญาต ความปลอดภัย และการกำกับดูแล
อาลีบาบายังคงรักษาโค้ด/ใบอนุญาต Apache 2.0 ไว้พร้อมกับเพิ่มเติม “Qian-Wen ผู้รับผิดชอบ AI” ผู้ขี่:
- ห้าม: เนื้อหาเกี่ยวกับการก่อการร้าย ข้อมูลเท็จ การดึงข้อมูลส่วนบุคคล
- จำเป็นต้องใช้: นักพัฒนาจะต้องนำตัวกรองเนื้อหาและลายน้ำไปใช้ในแอปพลิเคชันปลายทาง
ใบอนุญาตอนุญาตให้ใช้ในเชิงพาณิชย์แต่มีข้อกำหนด การเปิดเผยข้อมูลโมเดลการ์ด หากมีการปรับเปลี่ยนและปรับใช้น้ำหนักใหม่ บน Alibaba Cloud การควบคุมจะถูกบังคับใช้ที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ผู้ที่โฮสต์ด้วยตนเองจะต้องรวมตัวกรองการไล่ระดับนโยบายโอเพนซอร์ส (ลิงก์ในที่เก็บ)
แผนที่เส้นทางสู่คเวน 3
Bloomberg และ PYMNTS รายงานว่า Alibaba จะเปิดตัว คิวเวน 3 “เร็วสุดในปลายเดือนเมษายน 2025” มีแนวโน้มว่าจะกระโดดไปถึงพารามิเตอร์ที่หนาแน่นกว่า 100 พันล้านตัวและความสามารถในการใช้เครื่องมือดั้งเดิม ผู้เชี่ยวชาญแนะนำว่าคลัสเตอร์ GPU 4×2048 บน Hanguang 800+ ASICs และเคอร์เนล Triton‑Flash‑Attention v3 กำลังอยู่ในระหว่างการทดสอบ Qwen 2.5 จะยังคงเป็นสาขาโอเพ่นซอร์ส ในขณะที่ Qwen 3 อาจเปิดตัวภายใต้ใบอนุญาตที่เข้มงวดยิ่งขึ้นคล้ายกับ Llama 3‑Commercial ของ Meta
เคล็ดลับเชิงปฏิบัติสำหรับนักพัฒนา
- การนับโทเค็น: คเวนใช้ คเวนโทเค็นไนเซอร์; โทเค็นพิเศษของมันเท่ากับ
<|im_end|>ในคำเตือนสไตล์ OpenAI - ข้อความระบบ: ห่อด้วย
<|im_start|>system … <|im_end|>เพื่อรักษาลำดับชั้นและหลีกเลี่ยงสาเหตุของน้ำหนักเดลต้า - การปรับแต่ง: ใช้ LoRA ระดับ 64 กับชั้น 20-24 เท่านั้น โดย LoRA ในชั้นต้นจะให้ผลตอบแทนที่เล็กน้อยเนื่องจากความเบาบางของ MoE
- สตรีมมิ่ง: ด้วย DashScope ให้เปิดใช้งาน
X-DashScope-Stream: true; ขนาดชิ้นส่วนคือ 20 โทเค็น - อินพุต Qwen‑VL: เข้ารหัสไบต์ภาพเป็น base64 ส่งต่อผ่าน
inputs=.
สรุป
Qwen 2.5 เสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งของ Alibaba Cloud ในการแข่งขัน LLM โอเพ่นซอร์สระดับโลกด้วยการผสมผสานประสิทธิภาพของ MoE เข้ากับใบอนุญาตแบบอนุญาตและเส้นทางการเข้าถึงมากมาย ตั้งแต่ Qwen Chat ที่คลิกเพียงครั้งเดียวไปจนถึง Ollama บนแล็ปท็อปและปลายทาง DashScope ระดับองค์กร สำหรับนักวิจัย คอร์ปัสการฝึกอบรมที่โปร่งใสและความสมดุลระหว่างภาษาจีนและภาษาอังกฤษที่แข็งแกร่งช่วยเติมเต็มช่องว่างที่ทิ้งไว้โดยซีรีส์ Llama ของ Meta สำหรับผู้สร้าง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ช่วยลดแรงเสียดทานในการโยกย้ายข้อมูล ในขณะที่สาขา VL/Omni แบบมัลติโหมดคาดการณ์อนาคตอันใกล้ที่ข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอจะมาบรรจบกันภายใต้พื้นที่โทเค็นที่เป็นหนึ่งเดียว ในขณะที่ Qwen 3 กำลังจะมาถึงในช่วงปลายเดือนนี้ Qwen 2.5 จะทำหน้าที่เป็นทั้งพื้นที่พิสูจน์และโมเดลการผลิตที่แข็งแกร่ง ซึ่งกำลังปรับเปลี่ยนการคำนวณการแข่งขันของ AI ขนาดใหญ่ในปี 2025
สำหรับนักพัฒนา: การเข้าถึง API
โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยให้คุณผสานรวม Qwen API และคุณจะได้รับ $1 ในบัญชีของคุณหลังจากลงทะเบียนและเข้าสู่ระบบ! ยินดีต้อนรับสู่การลงทะเบียนและสัมผัสประสบการณ์ CometAPI
CometAPI ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางสำหรับ API ของโมเดล AI ชั้นนำหลายรุ่น โดยไม่จำเป็นต้องทำงานร่วมกับผู้ให้บริการ API หลายรายแยกกัน
โปรดดูที่ Qwen 2.5 แม็กซ์ API สำหรับรายละเอียดการรวมระบบ CometAPI ได้อัปเดตเป็นเวอร์ชันล่าสุดแล้ว QwQ-32B เอพีไอสำหรับข้อมูลโมเดลเพิ่มเติมใน Comet API โปรดดู เอกสาร API.
