Qwen2.5在全球模型排名中表现如何？

DeepSeek

Qwen2.5最新位列全球前十，国内排名第一，。

从官网模型性能部分，我们可以初步了解Qwen2.5的能力。通义团队近期对Qwen2.5的最大开源版本Qwen2.5-72B进行了能力展示。该模型参数量达72亿，是一款稠密的decoder-only语言模型。团队将其与多个领先的开源模型展开基准测试对比，其中包括Llama-3.1-70B、Mistral-Large-V2以及DeepSeek-V2.5等知名模型。通过全面评测，充分展现了Qwen2.5-72B在性能上的竞争优势和广泛的应用潜力。下图展示了指令微调后模型在多个基准测试中的综合表现，以及模型能力和人类偏好的评估结果。

团队研究发现，Qwen2.5-72B 的基础语言模型性能已达到顶尖水平，在与更大规模的 Llama-3-405B 模型对比中，依然表现出色，不落下风，这表明其具备强大的语言理解与生成能力。

人类

此外，团队对基于 API 的模型 Qwen-Plus 进行了对比测试，涉及多个领先的专有及开源模型，如 GPT4-o、Claude-3.5-Sonnet、Llama-3.1-405B 和 DeepSeek-V2.5，以全面评估其性能表现。对比发现，Qwen-Plus 表现显著优于 DeepSeek-V2.5，与 Llama-3.1-405B 持平，但稍逊于 GPT4-o 和 Claude-3.5-Sonnet。这一结果彰显了 Qwen-Plus 的强大性能，在多项任务中表现出色，具备广泛的应用潜力。

Qwen2.5的重要更新包括重新推出14B与32B参数模型，分别为Qwen2.5-14B和Qwen2.5-32B，进一步丰富了模型选择。这些模型在多种任务中表现出色，超越了规模相当或更大的基线模型，如 Phi-3.5-MoE-Instruct 和 Gemma2-27B-IT。Qwen2.5-Turbo 是基于 API 的模型，相比两款开源模型性能优异，服务成本低且高效快捷。

小型语言模型与大型语言模型的性能差异正在快速减小。特别值得一提的是，参数量仅约3B的模型如今已能取得极具竞争力的效果。这表明小型模型在效率与效果之间找到了更好的平衡点。图5揭示了关键趋势：MMLU得分超65的新型模型规模渐小，语言模型知识密度增速提升。Qwen2.5-3B 以约3B参数实现了卓越性能，展现了相比前代模型的高效与强大能力。

团队对后训练方法进行了优化，主要更新内容有四个方面：Qwen2.5-Coder专为编程应用设计。下图展示了Qwen2.5-Coder-7B-Instruct与性能领先的开源模型的基准测试结果，包含一些参数量更大的模型对比。

Qwen2.5-Coder虽然模型较小，但在多种编程语言和任务中表现优异，超越许多大型语言模型，彰显强大编程实力。Qwen2.5-Math 在更大规模的数学数据上预训练，包含 Qwen2-Math 生成的合成数据，相比 Qwen2-Math，其数学能力更强、表现更优。Qwen2.5-Math增强了对中文的支持，同时提升了推理能力。它通过引入链式思维、程序化思维以及工具整合推理的方式，使模型具备更强的逻辑分析与问题解决能力，能够更好地理解和处理复杂任务，为用户提供更精准、高效的数学解决方案。Qwen2.5-Math-72B-Instruct 的综合性能优于 Qwen2-Math-72B-Instruct 和 GPT4-o，即使像 Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct 这样规模较小的专业模型，在与大型语言模型的对比中，也展现出极强的竞争力。这表明该系列模型在数学任务上具有显著优势和高效表现。

目前，通义团队尚未发布官方技术报告。依据LMSYS Arena的排名与官方信息，Qwen2.5和DeepSeek-v2.5有潜力在国产开源模型中领先，尤其在理工科领域性能表现突出，可能成为并驾齐驱的标杆。通义团队非常务实，根据市场需求推出了3B、14B和32B三种杯型，善于听取建议的团队往往能走得更远。此外，通义团队更注重端侧小模型市场，将持续投入。计划在端侧开发应用的团队，可优先考虑Qwen系列。