Qwen2.5-Max 的开发过程不仅涉及大量预训练，还通过精心策划的监督微调 (SFT) 和从人类反馈中强化学习 (RLHF) 方法进一步完善。这些额外的训练步骤增强了模型在各种任务和应用中生成更连贯、更符合语境、更像人类的响应的能力。
Qwen2.5-Max 最值得注意的方面之一是它在各种基准测试中与其他领先的 AI 模型相比的表现。它在几个关键领域都表现出色，在 Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench 和 GPQA-Diamond 等基准测试中超越了 DeepSeek V3、GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 等模型。这些基准测试评估了 AI 能力的各个方面，包括解决问题、编码技能、一般知识和类似人类的偏好。
该模型的多功能性体现在它能够处理多种语言（包括英语和中文），输入限制高达 6000 个词元。此外，Qwen2.5-Max支持高达8000个token的聊天上下文，可以实现更广泛、更丰富的对话，特别适合需要深度对话或复杂问题解决场景的应用。
阿里云已将Qwen2.5-Max通过API开放给开发者和研究人员使用，使其能够集成到各种应用和服务中。这种可访问性允许更广泛地探索模型的功能以及跨不同行业和用例的潜在实际应用。
Qwen2.5-Max 的主要功能包括：
- 混合专家 (MoE) 架构，可高效使用参数
- 对超过 20 万亿个 token 进行预训练
- 通过监督微调 (SFT) 和从人类反馈中进行强化学习 (RLHF) 增强性能
- 在 Arena-Hard、LiveBench 和 LiveCodeBench 等基准测试中表现出色
- 多语言支持，包括英语和中文
- 6000 个 token 的高输入 token 限制
- 最多 8000 个 token 的扩展聊天上下文支持
- 可用于集成到各种应用程序中的 API
- 通过滚动更新模型进行持续更新
- 与顶级 AI 具有竞争力的性能知识检索和问题解决任务中的模型