中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？_老虎社区_美港股上老虎

中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？

硬AI01-29

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？农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，阿里巴巴股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。1月29日凌晨，阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-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...

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金刚狼割韭菜
·01-29
如果我是中国AI公司我会开始担心美国公司限制开元没得抄了也就吹最后一波了
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Da liu
·01-29
马云笑而不敢说话[捂脸]
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粘粘粘
·01-29
a股什么样大家谁不知道
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库巴sama
·01-29
这算什么，赛博汪峰？不过本质上阿里的模型还是gpt的底子吧，我是外行不懂，如果是，也就意味着成本不会低。如果先出这个可能美国股市一点水花都没有吧
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- 库巴sama:
  那我确实说错了，开源是一回事。
  我是以为在ds前，没有能震动到美国市场的模型，推测他们的底层方式和那边是不是一样的，我也没说抄，你想多了。
  别搞得这么敏感，我一句话也影响不了任何股价，也放心我屁股没歪，所以我才说我确实没那么懂，你指出来就好。
  01-31
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- 库巴sama:
  你多高贵？评论规则你来定的？我确实不懂阿里的模型，说错了你指出来就好。
  01-31
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- dm007:
  qwen开源模型抄不抄自己不会分辨？不懂技术就找个懂的人问问或者别尬黑别瞎**乱评论。大清都亡了100多年了，跪久了试着站起来走走看？
  01-29
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V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;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？</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。</strong></p><p><strong>行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。</strong></p><p>1月29日凌晨，<strong>阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-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。</strong></p><p>继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。</p><p>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这次的确性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。</p><p>进一步，<strong>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;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？</strong></p><p><strong>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？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945e5aa938102a1aed4c87ce9d700949\" tg-width=\"560\" 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href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>最新研报，低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局：</p><blockquote><p>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；</p><p>对于<a href=\"https://laohu8.com/S/600536\">中国软件</a>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。</p></blockquote><p>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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？</title>\n<style 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V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩，甚至领先的性能。阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。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，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。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。02是时候整体重估中国AI资产了吗？如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。在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。此外，根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报，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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":397740725686536,"gmtCreate":1738127366630,"gmtModify":1738127551317,"author":{"id":"4131925072673790","authorId":"4131925072673790","name":"Da 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href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>最新研报，低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局：</p><blockquote><p>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；</p><p>对于<a href=\"https://laohu8.com/S/600536\">中国软件</a>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。</p></blockquote><p>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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？</title>\n<style 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V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩，甚至领先的性能。阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。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，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。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。02是时候整体重估中国AI资产了吗？如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。在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。此外，根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报，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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":397739918123584,"gmtCreate":1738127079319,"gmtModify":1738127538029,"author":{"id":"4170716422045102","authorId":"4170716422045102","name":"粘粘粘","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","vip":1,"crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"4170716422045102","authorIdStr":"4170716422045102"},"htmlText":"a股什么样 大家谁不知道","listText":"a股什么样 大家谁不知道","text":"a股什么样 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href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。</strong></p><p><strong>行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。</strong></p><p>1月29日凌晨，<strong>阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-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。</strong></p><p>继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。</p><p>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这次的确性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。</p><p>进一步，<strong>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;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？</strong></p><p><strong>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？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945e5aa938102a1aed4c87ce9d700949\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><h2 id=\"id_2365375765\">01</h2><h2 id=\"id_318324864\">全面对标全球顶级模型，百万token里程碑</h2><p style=\"text-align: justify;\">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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6439d2475856310facd7416ab158b92d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"571\" tg-height=\"91\"/></p><p>在测试大学水平知识的MMLU-Pro、评估编程能力的LiveCodeBench、综合能力评估的LiveBench，以及近似人类偏好的Arena-Hard等多个权威评测中，<strong><em>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。</em></strong></p><p>阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfbd329ef3dbf3bb78af23f1cb1541cf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"581\"/></p><p>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。<strong><em>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。</em></strong></p><p>这些模型使用稀疏注意力，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。</p><p>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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2122b709ee813735624bb80c0615af4d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"500\"/></p><h2 id=\"id_479248133\">02</h2><h2 id=\"id_4279666145\">是时候整体重估中国AI资产了吗？</h2><p style=\"text-align: justify;\">如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。</p><p>在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&#34;超算集群+开源生态+云原生&#34;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。</p><p>此外，根据我们之前提到的<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>最新研报，低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局：</p><blockquote><p>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；</p><p>对于<a href=\"https://laohu8.com/S/600536\">中国软件</a>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。</p></blockquote><p>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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩，甚至领先的性能。阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。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，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。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。02是时候整体重估中国AI资产了吗？如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。在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。此外，根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报，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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"},{"id":397737164849584,"gmtCreate":1738126072669,"gmtModify":1738126820236,"author":{"id":"3479351550688176","authorId":"3479351550688176","name":"库巴sama","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fdedefbda6fb1b4124d111dc9b9396a7","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3479351550688176","authorIdStr":"3479351550688176"},"htmlText":"这算什么，赛博汪峰？不过本质上阿里的模型还是gpt的底子吧，我是外行不懂，如果是，也就意味着成本不会低。如果先出这个可能美国股市一点水花都没有吧","listText":"这算什么，赛博汪峰？不过本质上阿里的模型还是gpt的底子吧，我是外行不懂，如果是，也就意味着成本不会低。如果先出这个可能美国股市一点水花都没有吧","text":"这算什么，赛博汪峰？不过本质上阿里的模型还是gpt的底子吧，我是外行不懂，如果是，也就意味着成本不会低。如果先出这个可能美国股市一点水花都没有吧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":4,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/397737164849584","repostId":1122646398,"repostType":2,"repost":{"id":"1122646398","kind":"news","pubTimestamp":1738124339,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1122646398?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-29 12:18","market":"hk","language":"zh","title":"中国不只有DeepSeek，阿里除夕夜抛出重磅新模型，是时候整体重估中国AI资产了吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122646398","media":"硬AI","summary":"继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国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。02是时候整体重估中国AI资产了吗？如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;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？</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。</strong></p><p><strong>行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。</strong></p><p>1月29日凌晨，<strong>阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-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。</strong></p><p>继DeepSeek之后，Qwen2.5-Max的发布是中国AI阵营在高性能、低成本技术路线上的又一重要突破。</p><p>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这次的确性能超过V3，可以对其RL推理模型给予更大期待。</p><p>进一步，<strong>当阿里云展现出&#34;强大模型+充足算力+完整云平台&#34;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？</strong></p><p><strong>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？</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/945e5aa938102a1aed4c87ce9d700949\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><h2 id=\"id_2365375765\">01</h2><h2 id=\"id_318324864\">全面对标全球顶级模型，百万token里程碑</h2><p style=\"text-align: justify;\">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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6439d2475856310facd7416ab158b92d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"571\" tg-height=\"91\"/></p><p>在测试大学水平知识的MMLU-Pro、评估编程能力的LiveCodeBench、综合能力评估的LiveBench，以及近似人类偏好的Arena-Hard等多个权威评测中，<strong><em>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。</em></strong></p><p>阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfbd329ef3dbf3bb78af23f1cb1541cf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"581\"/></p><p>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。<strong><em>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。</em></strong></p><p>这些模型使用稀疏注意力，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。</p><p>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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2122b709ee813735624bb80c0615af4d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"500\"/></p><h2 id=\"id_479248133\">02</h2><h2 id=\"id_4279666145\">是时候整体重估中国AI资产了吗？</h2><p style=\"text-align: justify;\">如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。</p><p>在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&#34;超算集群+开源生态+云原生&#34;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。</p><p>此外，根据我们之前提到的<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>最新研报，低成本高性能模型也将重塑数据中心和软件行业格局：</p><blockquote><p>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；</p><p>对于<a href=\"https://laohu8.com/S/600536\">中国软件</a>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。</p></blockquote><p>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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。</p></body></html>","source":"lsy1690508328926","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/9Xsd4MieeNUHDxC2SGBZEQ><strong>硬AI</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>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？农历除夕夜，在全球华人喜迎新春之时，纽约证券交易所的电子屏上，阿里巴巴股价在收盘前出现显著异动——从涨幅1%快速拉升至6.7%。行情异动的背后，是一场没有硝烟的技术奇袭。1月29日凌晨，阿里通义千问团队悄然上线的大模型Qwen2.5-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...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/9Xsd4MieeNUHDxC2SGBZEQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/af72d99d957fc5b849074d7b8b86dd9a","relate_stocks":{"BK4534":"瑞士信贷持仓","LU1267930227.SGD":"TEMPLETON GLOBAL BALANCED \"AS\" (SGD) ACC A","LU0251143458.SGD":"Fidelity Emerging Markets A-SGD","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4575":"芯片概念","BK4587":"ChatGPT概念","BK4558":"双十一","LU0501845795.SGD":"瑞银大中华区股票基金P Acc SGD","BK4535":"淡马锡持仓","LU0052756011.USD":"TEMPLETON GLOBAL BALANCED \"A\" (USD) INC","LU2226246903.HKD":"ALLIANZ TOTAL RETURN ASIAN EQUITY \"AT4\" (HKD) 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V3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet比肩，甚至领先的性能。阿里团队表示，随着后训练技术的不断进步，下一个版本将有望达到更高水平。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，只关注上下文中最重要的部分。这种方法处理百万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。然而，这需要模型识别上下文文档中的关键段落——这是当前语言模型经常难以完成的任务。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。02是时候整体重估中国AI资产了吗？如果说DeepSeek V3的横空出世展现了中国AI的锐度，那么本次阿里的突破则体现了产业生态的深度进化。在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。此外，根据我们之前提到的摩根士丹利最新研报，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，有理由期待，它将引发DeepSeek之后的中国AI资产新一轮重估。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"comments":[{"id":398584257040512,"gmtCreate":1738332966318,"gmtModify":1738332970460,"authorId":3479351550688176,"author":{"id":3479351550688176,"idStr":"3479351550688176","authorId":3479351550688176,"name":"库巴sama","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fdedefbda6fb1b4124d111dc9b9396a7","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":397737164849584,"type":1,"supId":397900705034816,"prevId":0,"content":"那我确实说错了，开源是一回事。\n<br>我是以为在ds前，没有能震动到美国市场的模型，推测他们的底层方式和那边是不是一样的，我也没说抄，你想多了。\n<br>别搞得这么敏感，我一句话也影响不了任何股价，也放心我屁股没歪，所以我才说我确实没那么懂，你指出来就好。","text":"那我确实说错了，开源是一回事。\n<br>我是以为在ds前，没有能震动到美国市场的模型，推测他们的底层方式和那边是不是一样的，我也没说抄，你想多了。\n<br>别搞得这么敏感，我一句话也影响不了任何股价，也放心我屁股没歪，所以我才说我确实没那么懂，你指出来就好。","html":"那我确实说错了，开源是一回事。\n<br>我是以为在ds前，没有能震动到美国市场的模型，推测他们的底层方式和那边是不是一样的，我也没说抄，你想多了。\n<br>别搞得这么敏感，我一句话也影响不了任何股价，也放心我屁股没歪，所以我才说我确实没那么懂，你指出来就好。"},{"id":398504433308208,"gmtCreate":1738332390366,"gmtModify":1738332394457,"authorId":3479351550688176,"author":{"id":3479351550688176,"idStr":"3479351550688176","authorId":3479351550688176,"name":"库巴sama","avatar":"https://static.tigerbbs.com/fdedefbda6fb1b4124d111dc9b9396a7","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":397737164849584,"type":1,"supId":397673493324256,"prevId":0,"content":"你多高贵？评论规则你来定的？我确实不懂阿里的模型，说错了你指出来就好。","text":"你多高贵？评论规则你来定的？我确实不懂阿里的模型，说错了你指出来就好。","html":"你多高贵？评论规则你来定的？我确实不懂阿里的模型，说错了你指出来就好。"},{"id":397900705034816,"gmtCreate":1738166333938,"gmtModify":1738166337916,"authorId":3572227539531130,"author":{"id":3572227539531130,"idStr":"3572227539531130","authorId":3572227539531130,"name":"dm007","avatar":"https://static.tigerbbs.com/18e8f78ad0af0890e2758038a243e43a","vip":1,"crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":397737164849584,"type":1,"supId":0,"prevId":0,"content":"qwen开源模型 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