Alibaba utfordrer OpenAI og DeepSeek med Qwen 2.5-Max

Alibaba hevder å lede an i det kinesiske AI-kappløpet med sin nyeste modell, Qwen 2.5-Max. Selskapet påstår at modellen overgår konkurrentene på flere fronter, inkludert ytelse, effektivitet og kostnadseffektivitet. Til tross for disse påstandene står Qwen overfor utfordringer knyttet til sensur og regulatoriske begrensninger, på lik linje med DeepSeek.

Alibabas nyeste AI-modell: Qwen 2.5-Max
Alibaba har nylig lansert Qwen 2.5-Max, en AI-modell de hevder overgår DeepSeek V3 i ytelse. Modellen er en del av Qwen 2.5-familien, som inkluderer over 100 åpne kildekode-modeller med parameterstørrelser fra 0,5 til 72 milliarder. Disse er designet for bruk på tvers av sektorer som bilindustri, spill og vitenskapelig forskning.

Støtte for flere språk og lange kontekster
Qwen 2.5-modellene støtter over 29 språk og kan håndtere kontekster på opptil 128 000 tokens. Dette gjør dem godt egnet for avanserte AI-applikasjoner som krever dyptgående tekstforståelse.

Spesialiserte modeller for koding og matematikk
Blant modellene finnes Qwen 2.5-Coder og Qwen 2.5-Math, utviklet for henholdsvis koding og matematikk. Disse er tilgjengelige som åpen kildekode, noe som skiller Alibaba fra aktører som Baidu og OpenAI, som primært bruker lukkede systemer.

Kostnadseffektiv trening
DeepSeek har tidligere påpekt sin kostnadseffektive AI-trening, med anslåtte treningskostnader på under seks millioner dollar. Alibaba hevder å ha gjort ytterligere forbedringer i effektivitet og ytelse med Qwen 2.5-Max.

Teknologiske utfordringer og alternative løsninger
Til tross for restriksjoner på tilgang til avanserte chips, har Alibaba og DeepSeek gjort store fremskritt ved bruk av metoder som forsterkende læring og "mixture of experts" (MoE). Disse teknikkene optimaliserer beregningseffektiviteten og reduserer avhengigheten av avansert maskinvare.

Sensurmekanismer i kinesiske AI-modeller
Som andre kinesiske AI-modeller, inneholder Qwen sensurmekanismer som begrenser visse typer innhold. Spørsmål om sensitive temaer, som Kinas politiske system, resulterer ofte i forhåndsprogrammerte svar. Dette reflekterer regulatoriske krav og kan være en begrensning for brukere som ønsker mer ufiltrerte AI-verktøy.

Hybridtilnærming til AI-utvikling
Alibaba kombinerer proprietære og åpne kildekode-modeller, i motsetning til Baidu og OpenAI, som hovedsakelig benytter lukkede systemer. Denne strategien kan stimulere innovasjon og samarbeid innen AI-forskning.

Utvidelse til tekst-til-video-teknologi
I tillegg til språkmodeller har Alibaba lansert en tekst-til-video-modell innenfor Tongyi Wanxiang-bildegenereringsfamilien. Dette setter dem i direkte konkurranse med OpenAI og ByteDance, som også utvikler lignende teknologi.

Fremtidige implikasjoner for AI-markedet
Lanseringen av Qwen 2.5-Max markerer et viktig skritt for Alibaba i det globale AI-kappløpet. Med en åpen kildekode-tilnærming og forbedret ytelse kan de bli en sterkere konkurrent internasjonalt. Likevel er sensur en vedvarende utfordring som brukere må ta i betraktning.

Kildekritikk i en AI-dominert verden
Ettersom stadig flere bruker AI til informasjonssøk, blir kildekritikk viktigere enn noensinne. AI-modeller formes av skaperens begrensninger, sensur og kommersielle interesser. Brukere bør derfor være bevisste på modellens opprinnelse, forstå dens begrensninger og alltid sammenligne informasjon fra flere kilder for å få et mer nyansert bilde.

Kilder:

¹ Reuters https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/alibaba-releases-ai-model-it-claims-surpasses-deepseek-v3-2025-01-29/

² BGR https://bgr.com/tech/alibabas-qwen-2-5-surpasses-deepseek-as-chinas-ai-race-heats-up/

³ SiliconANGLE https://siliconangle.com/2025/01/29/alibaba-unveils-qwen-2-5-max-ai-model-saying-outperforms-deepseek-v3/

⁴ Decrypt https://decrypt.co/303360/alibaba-qwen-ai-model-deepseek

⁵ KDnuggets https://www.kdnuggets.com/coding-qwen-25-overview