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通义灵码推出新模型选择功能，Qwen2.5-Max表现亮眼
近日，通义灵码平台更新了其模型选择功能，新增了DeepSeek满血版V3和R1模型，并正式上线了Qwen2.5-Max模型。Qwen2.5-Max采用了超过20万亿token的预训练数据，并结合了专门设计的后训练方案进行深度训练。
用户现在可以通过通义灵码智能问答和AI程序员窗口的输入框，在下拉菜单中选择所需的模型版本。这一更新为用户提供了更多样化的模型选择，以适应不同的应用场景和需求。
在多项基准测试中，Qwen2.5-Max展现出了卓越的性能。在Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench和GPQA-Diamond等测试中，Qwen2.5-Max的表现优于业界其他领先模型，包括DeepSeek V3、GPT-4o（尽管无法直接访问其基座模型）和Claude-3.5-Sonnet。此外，在MMLU-Pro等其他评估标准中，Qwen2.5-Max也取得了具有竞争力的成绩。
在与开源模型的对比中，Qwen2.5-Max同样表现出色。由于无法直接对比闭源模型的基座版本，通义千问将Qwen2.5-Max与DeepSeek V3（领先的开源MoE模型）、Llama-3.1-405B（最大的开源稠密模型）以及Qwen2.5-72B（同样位列开源稠密模型前列）进行了比较。结果显示，Qwen2.5-Max在这些对比中同样具有显著优势。
值得注意的是，在第三方基准测试平台Chatbot Arena最新公布的大模型盲测榜单中，Qwen2.5-Max以1332分的成绩位列全球第七名，同时也是非推理类中国大模型中的佼佼者。在数学和编程等单项能力测试中，Qwen2.5-Max排名第一；在硬提示（Hard prompts）方面的测试中，排名第二。
ChatBot Arena官方对Qwen2.5-Max的评价指出，该模型在多个领域，特别是专业技术领域（如编程、数学等）表现出强劲的实力。这一评价进一步印证了Qwen2.5-Max在高性能大模型领域的领先地位。
目前，通义灵码平台已经内置了Qwen2.5-Max模型，用户可以通过下载通义灵码插件来体验其强大的编程能力。这一更新无疑将为用户带来更加高效、智能的使用体验。
