Qwen 2.5 Max: Der neue Benchmark-Champion unter den Open-Source-KIs?

Kürzlich haben wir den Hype um das DeepSeek R1-Modell miterlebt, das auf fast jedem Benchmark sogar die großen Namen wie GPT-4 Omni und Claude 3.5 Sonnet übertroffen hat. Heute sorgt ein weiterer chinesischer KI-Gigant für Aufsehen – Alibaba mit seinem neuen Quin 2.5 Max-Modell. Dieses Modell ist ein groß angelegtes „Mixture of Experts“-Modell, das auf einem riesigen Datensatz von 20 Billionen Tokens vortrainiert und anschließend durch überwachtes Fein-Tuning und Reinforcement Learning verfeinert wurde. Das Erstaunliche ist, dass Quin 2.5 Max auf fast jedem Benchmark-Test DeepSeek Version 3 übertrifft und praktisch auf Augenhöhe mit GPT-4 Omni und Claude 3.5 Sonnet liegt. Im Vergleich zu Open-Weight-Modellen wie Llama 3.1 (45 Milliarden Parameter) und seinem Vorgänger Quin 2.5 72B schneidet es ebenfalls besser ab.

Test-Szenarien und Ergebnisse

In meinen Tests habe ich das Quin 2.5 Max-Modell anhand von sechs verschiedenen Prompt-Kategorien bewertet, um seine Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen zu testen. Hier sind die Ergebnisse:

1. Codierung: Erstellung einer Frontend-Anwendung

• Prompt: Ich bat das Modell, ein Frontend für eine moderne Notizanwendung zu erstellen, bei der man Haftnotizen hinzufügen kann.

• Ergebnis: Das Modell generierte den Code für die Anwendung, und ich konnte die Haftnotizen in einer funktionalen Benutzeroberfläche sehen. Die Anwendung war grundlegend, aber funktionsfähig. Als ich das Modell bat, die Benutzeroberfläche zu verbessern und zusätzliche Funktionen hinzuzufügen, lieferte es eine verbesserte Version mit farblichen Anpassungen und Drag-and-Drop-Funktionen.

• Bewertung: Bestanden – Das Modell zeigte hervorragende Fähigkeiten in der Frontend-Entwicklung.

2. Mathematik: Zugproblem mit Beschleunigung und Verzögerung

• Prompt: Ein Zug fährt mit gleichmäßiger Beschleunigung, konstanter Geschwindigkeit und Verzögerung. Das Modell sollte die Gesamtstrecke berechnen.

• Ergebnis: Das Modell löste das Problem in fünf Schritten korrekt und berechnete die Gesamtstrecke von 38,757195 Kilometern.

• Bewertung: Bestanden – Das Modell bewies seine Fähigkeiten in der mathematischen Problemlösung.

3. SVG-Generierung: Erstellung eines Schmetterlings

• Prompt: Das Modell sollte einen einfachen Schmetterling in SVG-Code generieren.

• Ergebnis: Der generierte Code erzeugte eine Grundstruktur, aber die Flügel des Schmetterlings waren nicht korrekt geformt. Auch nach einer zweiten Überprüfung in einem SVG-Viewer war das Ergebnis nicht zufriedenstellend.

• Bewertung: Nicht bestanden – Nur wenige Modelle wie DeepSeek R1, GPT-4 Omni und Claude 3.5 Sonnet haben diese Aufgabe bisher erfolgreich gelöst.

4. Arithmetische Progression: Bonusverteilung in einem Unternehmen

• Prompt: Ein Unternehmen verteilt Bonuszahlungen in arithmetischer Progression. Das Modell sollte die Anzahl der Mitarbeiter berechnen, die einen Bonus erhalten.

• Ergebnis: Das Modell berechnete korrekt, dass 40 Mitarbeiter einen Bonus erhalten.

• Bewertung: Bestanden – Das Modell zeigte fundierte Kenntnisse in der Anwendung arithmetischer Reihen.

5. Python-Implementierung: Conway’s Game of Life

• Prompt: Das Modell sollte eine Python-Implementierung von Conway’s Game of Life erstellen.

• Ergebnis: Der generierte Code war funktionsfähig und konnte erfolgreich in einem Terminal ausgeführt werden.

• Bewertung: Bestanden – Das Modell bewies seine Fähigkeiten in der Python-Programmierung.

6. Python-Skript: Online-Shop-Kassensystem

• Prompt: Das Modell sollte ein Python-Skript für ein Online-Shop-Kassensystem erstellen, das Rabatte und Fehlerbehandlung beinhaltet.

• Ergebnis: Das Skript war funktionsfähig, validierte Benutzereingaben korrekt und berechnete Rabatte und Steuern genau.

• Bewertung: Bestanden – Das Modell zeigte hervorragende Fähigkeiten in der Entwicklung komplexer Python-Skripte.

Fazit: Warum Quin 2.5 Max besser ist

Das Quin 2.5 Max-Modell hat in den meisten Tests hervorragende Ergebnisse erzielt, insbesondere in den Bereichen Mathematik, Codierung und Python-Programmierung. Es ist ein vielseitiges Modell, das auf Augenhöhe mit den führenden proprietären Modellen wie GPT-4 Omni und Claude 3.5 Sonnet agiert. Allerdings gibt es Bereiche, in denen es noch Verbesserungspotenzial gibt, wie die SVG-Generierung. Dennoch ist es ein leistungsstarkes Open-Source-Modell, das für viele Anwendungsfälle eine ausgezeichnete Wahl darstellt.

Möchtest du selbst Tests durchführen?

Falls du Interesse hast, selbst Tests mit verschiedenen KI-Modellen durchzuführen, stehe ich dir gerne zur Verfügung. Du kannst mich über Discord oder Patreon kontaktieren, und wir können gemeinsam verschiedene Modelle testen und vergleichen.

Nochmals vielen Dank für deine Unterstützung und deinen Glauben an diese Reise. Lass uns gemeinsam weiterwachsen und die Zukunft der KI gestalten. Vergiss nicht, den Kanal zu abonnieren, die Glocke zu aktivieren und dieses Video zu liken. Bis zum nächsten Mal – bleib positiv und inspiriert! Peace out! ✌️