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在全球人工智能模型快速發展的浪潮中，開源模型正逐漸成為一股不可忽視的力量。近日，DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的相繼發布，再次證明了開源模型在技術創新和性能提升上的巨大潛力。這兩大模型不僅在多個基準測試中取得了驚人的成績，更以其高效的訓練方法和開放透明的技術細節，為開源社區注入了新的活力。
DeepSeek-V3是DeepSeek團隊推出的一個完全開源的LLM（大型語言模型），其總參數高達6710億，但每個token僅激活370億參數。這種高效的參數利用得益于其精細的MoE（混合專家）架構。
DeepSeek-V3采用了創新的MoE架構，每個token都有一個共享專家和256個路由專家，其中8個路由專家處于激活狀態。此外，該模型還采用了多頭潛在注意力機制，具有低等級聯合壓縮，用于關注鍵和值。多token預測技術則有助于投機解碼和更好地利用訓練數據。
在訓練方面，DeepSeek-V3使用了14.8萬億個token，訓練成本僅為560萬美元，使用了2788K H800 GPU小時。如此高效的訓練得益于精細的MoE架構、FP8混合精度訓練以及動態調整上下文長度。DeepSeek團隊通過算法、框架和硬件的協同設計，克服了大型MoE模型訓練中的通信瓶頸，實現了在訓練中有效利用計算資源。兩階段的上下文長度擴展，首先將上下文從4k令牌擴展到32k令牌，然后擴展到128k令牌，使得模型的長文本處理能力得到了顯著提升。
DeepSeek-V3在多個基準測試中的表現令人印象深刻，例如在MMLU上達到了88.5，在GPQA上達到了59.1，在MATH上達到了90.2。其性能可與GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等領先的閉源模型相媲美，證明了開源模型在性能上完全有能力挑戰閉源巨頭。
DeepSeek團隊不僅在HuggingFace上共享了模型，還在其“DeepSeek-V3技術報告”中提供了有關模型的詳細信息，這種開放透明的態度無疑將加速開源社區的共同進步。
阿里巴巴Qwen團隊推出的Qwen 2.5系列LLM，同樣在開源模型領域取得了顯著進展。Qwen 2.5系列由多個開放式權重基礎和指令調整模型組成，參數范圍從0.5B到72B。此外，還有兩種專有的混合專家（MoE）型號，Qwen2.5-Turbo和Qwen2.5-Plus。
Qwen 2.5系列模型在架構上采用了基于Transformer的解碼器，并利用了分組查詢注意力（GQA）、SwiGLU激活、旋轉位置嵌入（RoPE）等技術。在訓練方面，Qwen團隊將訓練前數據集擴展到18萬億個代幣，并納入了更多樣和高質量的數據。訓練后，他們使用了超過100萬個樣本的復雜監督微調（SFT），并結合了多階段強化學習（DPO，然后是GRPO）。
Qwen 2.5系列模型的最大亮點在于其強大的長上下文處理能力。該系列模型利用YARN和Dual Chunk Attention（DCA）技術，使Qwen2.5-Turbo的上下文長度高達100萬個令牌。此外，Qwen團隊還發布了基于Qwen 32B的推理AI模型Qwen QwQ，以及基于Qwen2-VL-72B的視覺推理模型QvQ，進一步豐富了Qwen模型家族的功能。
在性能方面，Qwen2.5-72B-Instruct的性能可與Llama-3-405B-Instruct相媲美。Qwen2.5-Turbo在1M令牌密碼檢索任務中實現了100%的準確率。Qwen 2.5還進一步成為他們最新和最偉大的專業模型的基礎：Qwen2.5-Math、Qwen2.5-Coder、QwQ和QvQ等多模態模型。
與DeepSeek團隊一樣，阿里巴巴Qwen團隊也發布了Qwen2.5技術報告，提供了關于該系列模型的詳細信息，體現了開源社區的開放精神。
DeepSeek-V3和Qwen 2.5系列的發布，無疑是開源模型發展史上的重要里程碑。它們以其卓越的性能、高效的訓練方法和開放透明的技術細節，為開源社區注入了新的活力，也為AI技術的未來發展指明了方向。我們有理由相信，隨著開源社區的不斷壯大，開源模型必將在未來的AI競爭中扮演越來越重要的角色。
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