农历除夕夜，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从涨幅1%快速拉升至6.7%。这一行情异动背后k8凯发,，是一场技术上的奇袭。

　　1月29日凌晨，阿里通义千问团队悄然上线-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。这是继DeepSeek之后，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的性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。

　　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？

　　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MMLU-Pro、LiveCodeBench、LiveBench以及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，随着后训练技术的进步，下一个版本将有望达到更高水平。

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　　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，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。

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　　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。

　　如果说DeepSeek V3展现了中国AI的锐度，那么阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。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。

　　摩根士丹利最新研报指出，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，或引发中国AI资产的新一轮重估。

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