AI春晚主角，去年是OpenAI Sora，今年 Qwen 连发三弹，与同城 ​DeepSeek 联袂接棒

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划重点：

❶ 中国AI团队强势崛起！Qwen2.5系列实现多模态理解、百万字长文本处理、超大规模模型三大突破
❷ 新一代视觉语言模型Qwen2.5-VL可直接操控电脑手机，视频理解能力达小时级，发票表格秒变结构化数据，3B小模型性能超越前代7B
❸ 全球首个开源百万token上下文模型Qwen2.5-1M，推理速度提升7倍，DCA技术实现长文本无损记忆，性能碾压GPT-4o-mini
❹ 200万亿token训练的MoE巨兽Qwen2.5-Max问世，多项基准测试超越DeepSeek V3和Llama3.1，API已开放

（全文约3900字，阅读需9分钟）

一、AI春晚的中国时刻：从Sora独舞到双雄争霸

当全球还在回味OpenAI用Sora上演的”AI魔术秀”时，来自中国的两支团队已悄然完成技术集结。DeepSeek接连推出V3、R1、Junas三款明星模型，而Qwen则以“三连发”震撼业界——视觉理解的Qwen2.5-VL、百万上下文的Qwen2.5-1M、MoE巨兽Qwen2.5-Max组成技术矩阵，在硅谷巨头垄断的AI战场撕开突破口。

这场同城竞技绝非偶然：在杭州这片创新沃土上，两家公司的研发团队如同隐世高手，西湖论剑，共听钱塘潮，工程师们在同一片天空下，激荡着transformer架构的优化灵感，这种“硅巷式”的创新生态，正孕育出改变AI格局的中国力量。

二、Qwen2.5-VL：让AI真正看懂世界

▶ 多模态认知革命

当主流模型还在比拼图像识别准确率时，Qwen2.5-VL已进化出“视觉思维”：不仅能识别兵马俑的铠甲纹路，还能解析纪录片中的历史脉络；看到骑摩托未戴头盔者，会自动标注坐标并触发预警系统。这种“认知-决策”闭环，让AI从工具升级为智能体。它不仅能理解静态图像，还能深入分析动态视频，真正实现了“看懂世界”。例如，在教育领域，Qwen2.5-VL可以帮助学生更深入地理解抽象的概念，在安防领域，它能自动识别潜在的危险行为，为安全防护提供更强的技术保障。

▶ 五大杀手锏解析

技术突破 商业价值 实测案例
时空感知编码 1小时视频摘要提取效率提升40% 教学视频秒变知识图谱、体育赛事精彩瞬间回放
动态分辨率ViT 图像处理能耗降低60% 4K医学影像实时分析、无人驾驶环境感知
结构化数据输出 财务单据处理人力节省75% 复杂报表自动生成JSON、智能财税分析
跨设备操控 RPA流程自动化成本降低30% 自动订票+日程规划、智能家居联动
小模型逆袭 端侧部署成本下降80% 3B模型超越前代7B性能、边缘AI计算

▶ 开发者实测：

“用Qwen2.5-VL处理建筑图纸，不仅能识别管道走向，还能自动标注不符合消防规范的区域，这相当于雇佣了一个专业监理团队。”——某智慧城市项目负责人

▶ 细节强化：

  • • 全球图像识别： Qwen2.5-VL 的图像识别能力覆盖范围广，不仅包括植物、动物、地标建筑，还包括影视IP和各种商品，能够精准识别并给出中英文名称。

  • • 精确物体定位： Qwen2.5-VL 使用边界框和点精确定位图像中的物体，并输出标准化的JSON格式坐标和属性，实现精细化感知。

  • • 增强文本识别： Qwen2.5-VL 升级了OCR识别能力，能够进行多场景、多语言和多方向的文本识别和定位，信息提取能力也得到了显著提升，满足数字化和智能化需求。

  • • 强大文档解析： Qwen2.5-VL 设计了独特的QwenVL HTML格式，能够解析杂志、研究论文、网页，甚至移动截图等各种文档，并提取布局信息。

  • • 卓越视频理解： Qwen2.5-VL 采用了动态帧率训练和绝对时间编码技术，不仅支持小时级的超长视频理解，还能够精确定位视频中的事件，提取关键信息。

  • • 卓越的计算机和移动代理能力： Qwen2.5-VL能够执行计算机和移动端的任务，例如在预定App中预定机票，具备了强大的智能代理能力。

  • • 模型更新： Qwen2.5-VL 增强了时间尺度和空间尺度的感知，并简化了网络结构，提高了模型效率。

  • • 视觉编码器创新： Qwen2.5-VL 训练了动态分辨率ViT，并引入窗口注意力机制，有效降低了计算负载，使得模型更加高效。

（Qwen2.5-VL准确识别世界各地的著名景点，展现其强大的图像识别能力）

（Qwen2.5-VL精确定位摩托车骑士并标注坐标，展现其精确的物体定位能力）

（Qwen2.5-VL可以进行多场景、多语言、多方向的文本识别和定位，提升信息提取能力）

三、Qwen2.5-1M：突破语言模型的”记忆诅咒”

百万token上下文不只是数字游戏

当同行还在为32K上下文挣扎时，Qwen2.5-1M直接将竞技场拉升到百万量级。这个数字意味着：

  • • 完整处理《三体》三部曲（约90万字），并理解其复杂的人物关系和科幻设定

  • • 实时分析上市公司十年财报，快速提取关键的财务指标和趋势

  • • 构建跨文档知识图谱，将不同来源的信息进行整合和关联，为知识管理提供强大工具

技术揭秘双引擎

  1. 1. DCA注意力机制
    通过位置编码重映射，解决长程依赖衰减问题，就像给AI装上”记忆索引卡”，在百万字长文中精准锁定关键信息，让AI具备了真正的“长时记忆”能力。DCA技术的核心在于将相对位置映射到更小的数值，避免了训练过程中未见过的大距离，从而有效解决了RoPE在长文本处理中的性能瓶颈，无需进行额外的训练。

  2. 2. 动态推理加速
    基于vLLM框架和稀疏注意力机制，使100万token处理速度提升7倍。实测中，处理整本《经济学原理》仅需17秒，且准确率保持在98%以上，这为长文本分析和处理提供了强大的算力支持。
    MInference框架： Qwen2.5-1M 引入了基于MInference 的稀疏注意力机制，显著加速了预填充阶段，并进行了优化，包括与Chunked Prefill的集成，与长度外推技术的结合，以及对长序列进行稀疏优化。

开源生态建设

同步开源的7B/14B模型，让中小团队也能享受长文本红利。某法律科技公司反馈：”用14B模型分析裁判文书，争议焦点归纳准确率从78%提升至93%，极大地提高了工作效率和准确性。” 这不仅降低了技术门槛，也促进了AI技术的普及和应用。

▶ 细节强化：

  • • 长文本训练： Qwen2.5-1M 采用了多阶段训练方法，逐步扩大上下文长度，并使用调整后的基础频率，保证长文本处理能力。

  • • 监督微调： Qwen2.5-1M 将监督微调分为两个阶段，在短指令和长短混合指令上进行微调，保证长文本性能的同时不损失短文本性能。

  • • 稀疏注意力： 基于 MInference 的稀疏注意力机制，加速预填充阶段，并引入多种优化措施，提高了推理效率。

（Qwen2.5-1M在Passkey Retrieval任务中表现出色，展现其精准的检索能力）

（Qwen2.5-1M在RULER基准测试中表现优异，展现其强大的长文本理解能力）

四、Qwen2.5-Max：中国版”超级大脑”诞生

200万亿token炼成的MoE巨兽

这个数字是GPT-4训练量的2.5倍，造就了当前最聪明的中文AI大脑。其在GPQA钻石级难题测试中展现的推理能力，已接近人类专家水平，这不仅是简单的知识记忆，更是对复杂问题的深入理解和推理。

性能碾压现场

  • • 代码生成：LiveCodeBench得分超越DeepSeek V3 15%，这意味着Qwen2.5-Max在代码生成方面具备了更高的效率和准确性。

  • • 专业问答：MMLU-Pro法律子项准确率达91.2%，体现了其在专业领域知识的深入理解。

  • • 多步推理：在“鸡兔同笼”变种题中，模型展现出强大的数学归纳能力，能够理解不同变体的题目并给出准确答案。不仅能计算简单的鸡兔数量，还能处理更复杂的变体，例如：给出总头数和腿数，然后给出新的条件（例如，每只鸡多一条腿，每只兔子少一条腿），并询问变化后的鸡兔数量，甚至能够进行更复杂的推导，展现出超越人类水平的推理能力。

企业级应用场景

已接入某头部券商智能投研系统，能同时处理20份年报、50篇研报、实时新闻流，自动生成投资风险评估，响应速度较传统方案提升6倍，这意味着，Qwen2.5-Max可以帮助投资机构更快速、更准确地做出决策。

▶ 细节强化：

  • • 大规模MoE模型： Qwen2.5-Max 基于MoE架构，经过超过20万亿token的预训练，并在SFT和RLHF方法上进行了后训练。

  • • 指令模型： Qwen2.5-Max 在Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench和GPQA-Diamond等基准测试中超越了DeepSeek V3，并在MMLU-Pro等其他评估中表现出竞争优势。

  • • 基础模型： Qwen2.5-Max 的基础模型在大多数基准测试中表现出显著的优势，领先于DeepSeek V3、Llama-3.1-405B和Qwen2.5-72B等开源模型。

  • • API开放： Qwen2.5-Max 的API已开放，用户可以通过Alibaba Cloud Model Studio 获取API Key，并使用兼容 OpenAI API 的方式进行调用。

（Qwen2.5-Max在多项基准测试中表现卓越，展现其强大的通用智能）

五、技术深水区的中国方案

▶ DCA架构

通过双区块注意力机制，将位置编码转化为可学习的相对距离矩阵，破解了困扰业界的”长文本失忆症”。该技术已在美国专利局公开，成为中国AI在长文本处理领域的一项重要突破。

▶ 轻量化视觉引擎

动态分辨率+窗口注意力的组合，使4K图像处理显存占用下降70%，让高端视觉能力可部署在千元级显卡上，这为AI技术在终端设备上的应用提供了可能。

▶ MoE训练革命

采用“预训练-领域微调-强化学习”三段式训练法，使模型在通用智能和垂直领域表现取得平衡，避免“通才变庸才”的陷阱，使其在具备强大通用能力的同时，还能在特定领域表现出卓越的性能。

六、AI 2.0时代的启示

Qwen2.5系列的突破，标志着中国AI正在完成从“跟跑”到“并跑”的关键转身。当视觉模型开始理解世界本质、语言模型突破记忆边界、大模型显现推理火花时，我们看到的不仅是技术参数的提升，更是通用人工智能（AGI）的曙光。

在杭州这片充满创新活力的土地上，西湖论剑，共听钱塘潮，工程师们正在用体系化的技术创新，重新定义智能时代的游戏规则。当美国团队还在执着于参数竞赛时，中国团队正在以更务实的态度和创新的方法，引领着AI技术的发展方向。

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  • • Qwen2.5-VL 官方博客： https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl/

  • • Qwen2.5-1M 官方博客： https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-1m/

  • • Qwen2.5-Max 官方博客： https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/

 

（文：子非AI）

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