--- type: Article title: "Qwen 2.5: A Ascensão da Alibaba no Cenário de IA" description: "Vamos abordar um conteúdo mais técnico e relacionado à Gigante Chinesa Alibaba, que está rapidamente se consolidando como uma força inovadora no mercado de inteligência artificial…" resource: https://felipecferreira.com.br/biblioteca/qwen-2-5-alibaba/ generated: { by: process:okf-bridge, at: 2026-09-03T01:39:01Z } status: stable sources: - id: canonical-html resource: https://felipecferreira.com.br/biblioteca/qwen-2-5-alibaba/ title: "Página oficial em HTML" last_modified: 2026-07-28T17:32:58Z --- # Qwen 2.5: A Ascensão da Alibaba no Cenário de IA Vamos abordar um conteúdo mais técnico e relacionado à Gigante Chinesa Alibaba, que está rapidamente se consolidando como uma força inovadora no mercado de inteligência artificial com o lançamento do **Qwen 2.5**. *Fonte: Print retirado pelo autor (jan, 2025).* A família de modelos (LLMs) Qwen da Alibaba foi introduzida pela primeira vez em **abril de 2023** sob o nome **Tongyi Qianwen**. A versão beta inicial baseou-se no modelo Llama da Meta AI, com várias modificações. Após receber aprovação do governo chinês, foi lançada publicamente em **setembro de 2023**. Agora, em janeiro de 2025, a Alibaba lançou o **Qwen 2.5-Max**, seu modelo mais recente e poderoso até o momento. Este novo modelo de linguagem ([LLM](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-sao-llms-large-language-models/)) não apenas acompanha os líderes do mercado, como o [GPT-4](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/gpt-4o-a-nova-era-da-inteligencia-artificial-com-voz-e-imagem/) da OpenAI, mas também apresenta avanços significativos em termos de desempenho, eficiência e acessibilidade. O Qwen 2.5 surge como resposta à crescente **pressão competitiva**, especialmente da [DeepSeek](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/deepseek-desafia-openai-com-modelo-de-ia-transparente-e-poderoso/), uma startup chinesa que tem desafiado as gigantes do mercado de [inteligência artificial](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-e-inteligencia-artificial/) com modelos de alto desempenho e baixo custo de treinamento. Este artigo técnico oferece uma análise razoável do **Qwen 2.5**, explorando suas capacidades, benchmarks, processo de treinamento, métodos de inferência e opções de acesso. Abordo aqui também (na medida do possível) o impacto do Qwen 2.5 no mercado global de IA e as perspectivas futuras para essa tecnologia inovadora. Vem comigo! ## **Desvendando o Qwen 2.5** O **Qwen 2.5** é uma família de LLMs *decoder-only* densos.. Essa arquitetura é conhecida por sua eficiência e capacidade de lidar com sequências longas de texto. O **Qwen 2.5** está disponível em diversos "tamanhos", variando de 0,5 bilhão a 72 bilhões de parâmetros. Essa variedade permite que desenvolvedores e pesquisadores **escolham o modelo que melhor se adapta** às suas necessidades, recursos computacionais e projetos.. O modelo foi treinado em um conjunto de dados colossal de **18 trilhões de tokens**, abrangendo uma vasta gama de tópicos, idiomas e contextos. Esse treinamento massivo dotou o Qwen 2.5 de um conhecimento abrangente e capacidades avançadas em diversas áreas, incluindo: **Compreensão da linguagem natural:** O Qwen 2.5 se destaca na compreensão da linguagem humana, permitindo que ele realize tarefas como tradução, geração de texto, resposta a perguntas e resumo de documentos com notável precisão. **Geração de código:** O Qwen2.5-Coder é um modelo especializado em código, treinado em 5,5 trilhões de tokens de dados relacionados a código. Isso permite que o modelo gere código em diversas linguagens de programação, auxilie na depuração e até mesmo automatize tarefas de codificação. **Raciocínio matemático:** O Qwen2.5-Math é outro modelo especializado, focado em resolver problemas matemáticos. Ele suporta inglês e chinês e incorpora métodos de raciocínio como Chain-of-Thought (CoT), Program-of-Thought (PoT) e Tool-Integrated Reasoning (TIR). **Suporte a JSON e prompts de sistema:** O Qwen 2.5 apresenta melhorias significativas no processamento de dados estruturados, com suporte aprimorado para JSON. Essa capacidade permite que o modelo gere saídas estruturadas, o que é crucial para aplicações que exigem organização e formatação específicas de dados. Além disso, o Qwen 2.5 se mostra mais resiliente a diferentes prompts de sistema, facilitando a implementação de chatbots e [agentes](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-sao-agentes-de-ia/) de IA com diferentes personalidades e funções.. Bom, isto é o que eu li nas referências (citadas ao final deste conteúdo).. *Eu mesmo, ainda estou testando o modelo, mas já adianto que estou gostando, principalmente do Qwen 2.5-Max..* mesmo sem (ainda) conter **custom instructions**, ele se mostra inteligente, proativo e conversacional, trabalhando autonomamente na proposta do prompt de requisição.. Quem sabe isso vira um vídeo novo pro canal do [Youtube](https://www.youtube.com/channel/UCBmk1gpuGVYx-OxCT6gw2xA?sub_confirmation=1).. Mas, vamos em frente! ## **Benchmarks e Desempenho: Superando a Concorrência??!** A Alibaba submeteu o Qwen 2.5 a testes rigorosos para avaliar seu **desempenho** em comparação com outros modelos de IA de ponta. Os resultados demonstram que o Qwen 2.5 não apenas acompanha, mas em muitos casos supera, os líderes do mercado, incluindo modelos **DeepSeek-V3 e Claude 3.5 Sonnet** (Anthropic). BenchmarkQwen 2.5-MaxDeepSeek V3Claude 3.5 SonnetArena-Hard89.485.585.2MMLU-Pro76.175.978.0GPQA-Diamond60.159.165.0LiveCodeBench38.737.638.9LiveBench62.260.560.3 ### **Análise dos Resultados** **Arena-Hard:** Este benchmark avalia a preferência humana por respostas geradas por IA. O Qwen 2.5-Max obteve a maior pontuação, indicando que suas respostas são mais relevantes, informativas e úteis do que as de seus concorrentes. **MMLU-Pro:** Este teste abrangente avalia o conhecimento e a capacidade de resolução de problemas em nível universitário. O Qwen 2.5-Max se saiu bem, superando o DeepSeek V3, mas ainda ficando ligeiramente atrás do Claude 3.5 Sonnet. **GPQA-Diamond:** Este benchmark avalia a capacidade de responder a perguntas complexas que exigem raciocínio e recuperação de conhecimento. O Qwen 2.5-Max superou o DeepSeek V3, demonstrando sua capacidade de acessar e utilizar sua vasta base de conhecimento. **LiveCodeBench:** Este teste avalia as habilidades de codificação, incluindo geração de código, depuração e otimização. O Qwen 2.5-Max teve um desempenho similar ao DeepSeek V3, mostrando sua competência em tarefas de programação. **LiveBench:** Este benchmark avalia as capacidades gerais do modelo em tarefas do mundo real. O Qwen 2.5-Max liderou neste teste, superando o DeepSeek V3 e o Claude 3.5 Sonnet, demonstrando sua ampla competência em diversas áreas. ## **Modelos Especializados: Expandindo as Aplicações do Qwen 2.5** Além dos modelos base e focados em código e matemática, a Alibaba desenvolveu modelos especializados que ampliam ainda mais as aplicações do Qwen 2.5: **Tongyi Wanxiang:** Este modelo texto-para-vídeo é capaz de gerar vídeos de alta qualidade em diversos estilos visuais, desde cenas realistas até animações 3D. Ele pode gerar vídeos a partir de instruções em texto em inglês e chinês, e também transformar imagens estáticas em vídeos dinâmicos. **AI Developer:** Este assistente de IA para programadores, alimentado pelo Qwen, foi projetado para automatizar tarefas como análise de requisitos, programação de código, identificação e correção de bugs de software. ### **Inferência Eficiente** O Qwen 2.5 oferece diversas opções para inferência, incluindo: **Hugging Face Transformers:** Desenvolvedores podem usar a biblioteca Hugging Face Transformers para carregar e interagir com o modelo. **vLLM:** O vLLM é um framework de inferência de código aberto que permite a execução eficiente do Qwen 2.5, com suporte para paralelismo e processamento de longos textos. O Qwen 2.5, quando usado com vLLM, suporta a funcionalidade "vllm's built-in tool calling", que permite integrar o modelo com ferramentas externas para realizar tarefas mais complexas. **Ollama:** Ollama é outra opção para executar o Qwen 2.5 localmente, com suporte para diferentes tamanhos de modelo e uma API compatível com OpenAI. **Qwen2.5-Turbo:** Este modelo, acessível via API, oferece suporte a contextos longos com até 1 milhão de tokens. **YaRN:** Para otimizar o processamento de textos longos, o Qwen 2.5 utiliza o YaRN, uma técnica que melhora a extrapolação do comprimento do modelo, garantindo um desempenho ideal em sequências extensas. **Sparse Attention:** Para acelerar a inferência, especialmente em contextos longos, o Qwen 2.5 incorpora mecanismos de *sparse attention*. Essa técnica permite que o modelo se concentre nas partes mais relevantes do texto, reduzindo o custo computacional e aumentando a velocidade de processamento. ## **Como Acessar a Família Qwen 2.5?** A Alibaba disponibiliza o Qwen 2.5 de diferentes maneiras, oferecendo flexibilidade para desenvolvedores, pesquisadores e empresas: **Modelos de código aberto:** Diversos modelos Qwen 2.5, incluindo variantes para codificação e matemática, estão disponíveis como código aberto sob a licença Apache 2.0. Isso permite que desenvolvedores e pesquisadores experimentem, adaptem e construam sobre esses modelos, fomentando a inovação e a colaboração na comunidade de IA. Clique [AQUI](https://github.com/QwenLM/Qwen) para o GitHub. **Qwen Chat:** A plataforma Qwen Chat oferece uma interface web para interagir diretamente com o Qwen 2.5-Max, similar ao ChatGPT. Essa plataforma permite que usuários experimentem as capacidades do modelo e explorem suas funcionalidades de forma intuitiva e acessível. Clique [AQUI](https://chat.qwenlm.ai/) para acessar! **Alibaba Cloud Model Studio API:** Desenvolvedores podem acessar o Qwen 2.5-Max através da API do Alibaba Cloud Model Studio, que oferece integração com aplicações e serviços. Essa opção é ideal para empresas que desejam integrar o Qwen 2.5 em seus produtos e fluxos de trabalho. Clique [AQUI](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/developer-reference/use-qwen-by-calling-api) para o ambiente de API. *Fonte: Print da conta AI Studio Alibaba do Autor.* ***NOTA***: eu mesmo me apliquei ao cadastro para utilizar e testar os serviços de cloud AI da Alibaba, e sinceramente, foi o procedimento mais demorado e burocrático que eu tive.. Me pediram "n" confirmações de identidade além de documentos e cartão de crédito internacional ativo.. Bom, veremos se vale ou não "à pena".. *Comigo é totalmente "Skin in the Game".. rsrss* ## **Conclusões e Perspectivas Futuras** O **Qwen 2.5** representa um avanço significativo no desenvolvimento de LLMs, impulsionado pela busca da Alibaba por inovação e excelência em IA. O modelo se destaca em diversas áreas, incluindo: **Desempenho:** O Qwen 2.5 demonstra um desempenho competitivo em benchmarks que avaliam compreensão da linguagem, geração de código, raciocínio matemático e capacidades gerais. Em muitos casos, ele supera os modelos líderes do mercado, como o GPT-4 e o DeepSeek-V3. **Eficiência:** O Qwen 2.5 foi projetado com foco na eficiência, tanto em termos de consumo de energia quanto de recursos computacionais. Isso o torna uma opção atraente para empresas que buscam soluções de IA escaláveis e sustentáveis (ótimos preços por [tokens](https://felipecferreira.com.br/biblioteca/o-que-sao-tokens/)- input and output). **Acessibilidade:** A Alibaba oferece o Qwen 2.5 em diferentes formatos, incluindo modelos de código aberto e APIs, tornando-o acessível a uma ampla gama de usuários, desde desenvolvedores individuais até grandes empresas. As perspectivas futuras para o Qwen 2.5 são promissoras.. A Alibaba planeja continuar investindo em pesquisa e desenvolvimento, expandindo as capacidades do modelo e explorando novas aplicações em áreas como saúde, educação e negócios. Com o Qwen 2.5, a Alibaba consolida sua posição como um player importante no crescente campo da IA, impulsionando a inovação e moldando o futuro da interação humano-computador.. **Gostou deste conteúdo?** *Quer se aprofundar ainda mais no universo da Inteligência Artificial e suas aplicações no marketing e aquisição de clientes?* É só clicar em algum lugar aqui da tela, tem um botão do WhatsApp e eu falo com você. ## ****Referências**** [Forbes](https://www.forbes.com/sites/torconstantino/2025/01/29/alibaba-unveils-qwen-25-a-deepseek-rival/), [DataCamp](https://www.datacamp.com/blog/qwen-2-5-max), [Qwen](https://qwen.readthedocs.io/en/latest/deployment/vllm.html) e [QwenGitHub](https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-1m/).