Qwen2.5-max 性能

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性能

Qwen2.5-Max在多个基准测试（benchmark）中表现出色，整体性能优于Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3和LLaMA3.1-405B，尤其在数学推理、代码生成和通用知识问答方面优势明显。以下是对各个benchmark的解释：

1. 通用知识与理解能力

MMLU（Massive Multitask Language Understanding）

评估模型在57个学科（如历史、物理、生物等）的知识掌握和推理能力。
Qwen2.5-Max的 87.9 分在所有模型中最高，说明其通识知识和理解能力较强。

MMLU-Pro

更高级的MMLU版本，测试模型在更具挑战性的任务上的表现。
Qwen2.5-Max得分 69.0，明显高于其他模型，表现优越。

BBH（Big Bench Hard）

测试模型在逻辑推理、数学、编程等多个高难度任务上的能力。
Qwen2.5-Max得分 89.3，高于所有其他模型，说明其复杂推理能力强。

C-Eval

一个面向中文的学术评测集合，涵盖多个领域的考试题目。
Qwen2.5-Max得分 92.2，显示其在中文环境下的卓越理解和推理能力。

CMMLU（Chinese MMLU）

专门针对中文领域的知识评测，类似于MMLU，但更关注中国文化、历史、地理等。
Qwen2.5-Max得分 91.9，在所有模型中最高。

2. 代码生成能力

HumanEval

由OpenAI创建的代码生成基准，测试模型在Python编程任务中的代码编写正确率。
Qwen2.5-Max得分 73.2，明显高于其他模型，说明其代码生成能力强。

MBPP（Mostly Basic Python Programming）

另一种Python编程能力评测，关注基础编程任务的解决能力。
Qwen2.5-Max得分 80.6，在所有模型中最高。

CRUX-I 和 CRUX-O

• CRUX-I（输入约束代码推理）：评估模型在代码推理任务上的能力。
• CRUX-O（输出约束代码推理）：测试模型理解代码输出的能力。

Qwen2.5-Max分别得分 70.1（CRUX-I） 和 79.1（CRUX-O），均领先其他模型。

3. 数学与逻辑推理

GSM8K

由8,500道小学数学题组成，测试模型的数学推理能力。
Qwen2.5-Max得分 94.5，大幅领先其他模型，说明其在数学问题推理上的表现极佳。

MATH

评估模型在高中及大学数学题（如代数、几何、微积分）上的能力。
Qwen2.5-Max得分 68.5，同样高于其他模型。

总结

Qwen2.5-Max在通识知识、编程、数学推理、中文理解等多个方面都表现出色，尤其在数学推理（GSM8K: 94.5）和代码生成（MBPP: 80.6, HumanEval: 73.2）上明显领先。相较于Qwen2.5-72B、DeepSeek-V3和LLaMA3.1-405B，Qwen2.5-Max在所有基准测试上均表现更优，说明其在多模态任务、逻辑推理、数学推理和代码能力上具备极强的竞争力。

参考链接：https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2.5-max/