Alibaba presenta Qwen2.5-Max mientras DeepSeek redefine la carrera de la IA

Alibaba llevó a Qwen2.5-Max al foco de Google News tras afirmar que su nuevo modelo superaba a DeepSeek-V3 y a varios sistemas estadounidenses destacados. El lanzamiento de enero de 2025 se produjo durante una semana inusualmente intensa para la IA china. DeepSeek acababa de obligar a la industria a replantearse cuánta capacidad de cómputo y capital requería un modelo competitivo.

El conflicto importaba más que la posición de Alibaba en las clasificaciones. Qwen2.5-Max representaba la respuesta de un gran proveedor de nube a un rival más pequeño que había acaparado la narrativa global. Alibaba lanzó el modelo durante las vacaciones del Año Nuevo Lunar, una elección inusual que subrayaba la urgencia que rodeaba a DeepSeek.

El modelo también puso a prueba una propuesta más amplia. ¿Podía Alibaba combinar una infraestructura enorme, distribución empresarial y una gran comunidad de desarrolladores con el enfoque de eficiencia popularizado por DeepSeek? Sus resultados en benchmarks ofrecieron una respuesta inicial, pero no concluyente.

Lo que Alibaba realmente lanzó

Qwen2.5-Max fue la respuesta directa de Alibaba a un mercado de IA reorganizado de repente en torno a la narrativa de eficiencia de DeepSeek.

Alibaba presentó Qwen2.5-Max como un modelo de mezcla de expertos a gran escala. Un sistema de mezcla de expertos activa partes seleccionadas de su red para cada solicitud, en lugar de usar todos los parámetros simultáneamente. Este diseño puede reducir la capacidad de cómputo necesaria para el entrenamiento y la inferencia, al tiempo que conserva la capacidad de un modelo grande.

La empresa afirmó haber preentrenado Qwen2.5-Max con más de 20 billones de tokens. Los tokens son las unidades en las que un modelo divide el texto y otras entradas para procesarlas. Posteriormente, Alibaba aplicó ajuste fino supervisado y aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana, que ajusta el comportamiento mediante ejemplos seleccionados y preferencias humanas.

El anuncio oficial del modelo comparó Qwen2.5-Max con DeepSeek-V3, GPT-4o de OpenAI, Llama 3.1 405B de Meta y Claude 3.5 Sonnet de Anthropic. Alibaba informó resultados especialmente favorables en Arena-Hard, LiveBench, LiveCodeBench, MMLU-Pro y GPQA-Diamond.

Estas evaluaciones abarcan capacidades distintas. MMLU-Pro mide conocimientos académicos amplios y razonamiento. GPQA-Diamond utiliza preguntas científicas difíciles redactadas por especialistas. LiveCodeBench evalúa programación frente a problemas publicados recientemente, reduciendo la probabilidad de que las preguntas de prueba aparecieran en los datos de entrenamiento.

Arena-Hard utiliza evaluación automatizada para comparar respuestas a prompts difíciles. LiveBench también renueva sus preguntas para limitar la contaminación, que ocurre cuando material de benchmark entra en el conjunto de entrenamiento de un modelo. Ninguna prueba individual captura la fiabilidad en flujos de trabajo empresariales reales.

Alibaba puso Qwen2.5-Max a disposición a través de Qwen Chat y de una interfaz de programación de aplicaciones en Alibaba Cloud. Una API permite a los desarrolladores conectar el modelo a su propio software. A diferencia de muchos lanzamientos de Qwen, Alibaba no publicó los pesos descargables de Qwen2.5-Max en el lanzamiento.

Esta distinción importa. Los pesos abiertos permiten a las organizaciones inspeccionar, modificar y operar un modelo en su propia infraestructura. Un modelo alojado mantiene los parámetros subyacentes bajo el control del proveedor y exige a los clientes acceder a él mediante un servicio.

Por tanto, el lanzamiento combinó una arquitectura orientada a la eficiencia con una estrategia convencional de distribución en la nube. Los desarrolladores podían probar el modelo rápidamente, pero no podían examinar de forma independiente su construcción completa ni reproducir el proceso de entrenamiento de Alibaba.

El primer ciclo de Google News destacó la afirmación de Alibaba de que Qwen2.5-Max superaba a rivales importantes. El desarrollo más duradero fue estratégico. Alibaba utilizaba su modelo de mayor perfil para atraer cargas de trabajo hacia su nube, en lugar de liberar todos los activos para un despliegue local sin restricciones.

Por qué DeepSeek obligó a Alibaba a actuar

DeepSeek cambió la pregunta competitiva de quién podía construir el modelo más grande a quién podía ofrecer inteligencia creíble con menos recursos limitados.

DeepSeek lanzó V3 en diciembre de 2024 y lo siguió con la familia R1, centrada en razonamiento, en enero de 2025. R1 atrajo una atención generalizada porque combinaba un sólido rendimiento declarado con pesos de modelo abiertos y una licencia permisiva.

El informe técnico de V3 de la empresa describía un modelo de mezcla de expertos de 671.000 millones de parámetros que activaba 37.000 millones de parámetros para cada token. DeepSeek informó haber utilizado 2,788 millones de horas de GPU Nvidia H800 para el proceso de entrenamiento completo.

Esa divulgación ofreció a los desarrolladores un punto de referencia inusualmente detallado. No incluía todos los gastos asociados con investigación, datos, experimentos, personal o infraestructura. Aun así, fomentó comparaciones con los planes de gasto mucho mayores asociados a los laboratorios estadounidenses de frontera.

El momento elegido por DeepSeek intensificó la presión. Su asistente para consumidores escaló posiciones en las clasificaciones de aplicaciones mientras los inversores reevaluaban las suposiciones sobre la demanda de cómputo y el liderazgo estadounidense en IA. La atención se extendió mucho más allá de los desarrolladores de modelos.

Alibaba respondió en cuestión de días. Según un informe de enero, su unidad de nube afirmó que Qwen2.5-Max superaba a GPT-4o, DeepSeek-V3 y Llama 3.1 405B en casi todas las comparaciones citadas.

Esa formulación invitaba a un titular simple de ganador contra perdedor. La comparación subyacente era más complicada. DeepSeek-V3 era una base de propósito general para chat y programación, mientras que R1 hacía hincapié en el razonamiento extendido. Qwen2.5-Max competía directamente con V3 en varias pruebas, pero inicialmente no se presentó como la respuesta de Alibaba al enfoque completo de razonamiento de R1.

El anuncio de Alibaba también reveló menos sobre los costos de entrenamiento y el tamaño del modelo. Describió la arquitectura y el volumen de entrenamiento sin publicar un informe técnico completo comparable al artículo de DeepSeek sobre V3. Los lectores podían comparar puntuaciones de benchmarks, pero no los perfiles completos de eficiencia que había detrás de ellas.

Esto creó una asimetría. Alibaba quería la comparación de rendimiento con DeepSeek, mientras que la ventaja más influyente de DeepSeek implicaba transparencia y economía. Ganar un benchmark seleccionado no resolvería automáticamente el argumento más importante.

El lanzamiento durante las vacaciones reforzó esa impresión. Las principales empresas tecnológicas chinas rara vez programan anuncios de productos importantes durante un periodo en el que la actividad empresarial se ralentiza. Reuters describió el momento como evidencia de la presión que DeepSeek ejercía sobre competidores establecidos.

Alibaba tenía buenas razones para responder con rapidez. Operaba uno de los mayores negocios de nube de China y ya había posicionado Qwen como una importante plataforma para desarrolladores. Permitir que DeepSeek definiera las expectativas del mercado corría el riesgo de debilitar la marca de modelos de Alibaba y su propuesta de nube.

La respuesta también mostró que DeepSeek se había convertido en el punto de referencia dentro de China. Alibaba ya no solo tenía que igualar a OpenAI, Anthropic, Google o Meta. Tenía que defender su posición frente a un laboratorio nacional con menor distribución pero un impulso excepcional.

Los titulares de Google News no pueden resolver la disputa sobre los benchmarks

La afirmación del titular era fácil de repetir, pero las pruebas de Alibaba no demostraban una superioridad universal sobre DeepSeek o los modelos estadounidenses.

Los resultados de benchmarks son útiles cuando los investigadores publican métodos, prompts, versiones de modelos y configuraciones de evaluación claros. Se vuelven menos fiables cuando los proveedores seleccionan solo pruebas favorables o usan configuraciones distintas para cada competidor.

La tabla de lanzamiento de Alibaba incluía varias evaluaciones respetadas. Sin embargo, no representaba todas las capacidades que importan en producción. También se apoyaba en parte en evaluadores automatizados, que pueden favorecer determinados estilos de respuesta o tener dificultades con errores factuales sutiles.

Las pequeñas diferencias de puntuación merecen especial cautela. Pueden cambiar según la redacción del prompt, los ajustes de muestreo, las instrucciones del sistema o el software de evaluación. Una ventaja estrecha no debe tratarse como una brecha técnica decisiva.

Los nombres de los modelos complican aún más las comparaciones. Los proveedores actualizan sistemas alojados sin cambiar siempre su marca pública. Una ejecución de benchmark frente a una versión de GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet puede no describir la versión disponible semanas después.

La contaminación crea otra incertidumbre. Un modelo puede rendir bien porque sus datos de entrenamiento contenían el benchmark o preguntas estrechamente relacionadas. Las evaluaciones en vivo intentan reducir ese riesgo añadiendo material nuevo, pero ningún proceso puede revelar por completo un conjunto de datos de entrenamiento propietario.

Por ello, las pruebas independientes eran esenciales. Los propios resultados de Alibaba establecían una razón creíble para investigar Qwen2.5-Max. No establecían que fuera el mejor modelo para cada desarrollador, idioma o flujo de trabajo.

La distinción se hizo más clara en las comparaciones orientadas al usuario. Un modelo que sobresale en preguntas académicas aún puede tener dificultades con llamadas a herramientas, documentos largos, consistencia factual o formatos de salida estrictos. Las mejoras en benchmarks de programación podrían no traducirse en cambios seguros en un gran repositorio de software.

La cobertura lingüística introduce otra variable. Los modelos Qwen se han orientado históricamente tanto al uso en chino como en inglés. El rendimiento puede diferir entre idiomas, dialectos, dominios técnicos y preguntas culturalmente específicas que los benchmarks centrados en el inglés apenas miden.

El comportamiento de seguridad también afecta a la calidad aparente. Un sistema prudente puede rechazar una solicitud que otro modelo intenta atender. Las clasificaciones pueden puntuar más favorablemente la respuesta intentada incluso cuando el rechazo refleja una política de seguridad deliberada.

Los informes independientes reflejaron esa incertidumbre. Una evaluación posterior del sector señaló que la información sobre los modelos de Alibaba seguía siendo limitada y que las pruebas dirigidas por proveedores ofrecían solo evidencia preliminar.

Esto no vuelve irrelevantes los resultados de Alibaba. La empresa mostró que Qwen2.5-Max merecía figurar en comparaciones serias con modelos destacados internacionalmente. También demostró que los laboratorios chinos podían lanzar sistemas competitivos a un ritmo rápido pese al acceso restringido a chips avanzados.

La conclusión adecuada es más limitada de lo que sugerían muchos titulares de Google News. Qwen2.5-Max era un contendiente creíble de frontera según la evidencia divulgada por Alibaba. Su ventaja universal sobre DeepSeek, OpenAI, Anthropic o Meta seguía sin demostrarse.

Los desarrolladores que evalúan estas afirmaciones necesitan pruebas específicas para sus tareas. Deben medir precisión, latencia, salida estructurada, uso de herramientas, recuperación ante fallos y rendimiento lingüístico utilizando material interno representativo.

Una base de conocimientos de IA con capacidad de búsqueda puede ayudar a los equipos a conservar prompts, resultados, documentos fuente y notas de revisores durante las evaluaciones. El paso importante es crear un registro repetible en lugar de depender de las impresiones del día del lanzamiento.

La ventaja de Alibaba es la distribución, no una sola clasificación

Alibaba no necesita que Qwen2.5-Max gane todos los benchmarks si el modelo fortalece sus negocios de nube, comercio y software empresarial.

La ventaja inicial más fuerte de DeepSeek provenía del entusiasmo de los desarrolladores. Sus lanzamientos de pesos abiertos permitieron a los ingenieros descargar modelos, inspeccionar su comportamiento, ajustarlos y desplegarlos mediante infraestructura independiente.

Alibaba abordó el mercado con una base comercial más amplia. Podía conectar Qwen con computación en la nube, servicios de datos, software de trabajo, comercio minorista en línea, logística y sistemas de atención al cliente. Esos canales le ofrecían más oportunidades para convertir el uso de modelos en demanda recurrente.

Este es el mapa principal de competidores detrás del lanzamiento. DeepSeek representaba un laboratorio centrado en la eficiencia cuya transparencia atrajo atención mundial. Alibaba representaba un proveedor integrado capaz de combinar modelos con la infraestructura y los servicios necesarios para su implementación.

Ninguna de las dos vías garantiza el éxito. Los modelos abiertos pueden difundirse rápidamente sin generar un negocio de nube defendible. Las plataformas integradas pueden generar ingresos, pero los clientes pueden resistirse a depender de un único proveedor.

Qwen2.5-Max se situaba en el lado integrado de esa división. Alibaba proporcionó acceso alojado a través de Model Studio y puso el sistema a disposición en Qwen Chat. Los clientes obtuvieron una implementación más sencilla, mientras Alibaba conservaba el control sobre los pesos del modelo y su entorno operativo.

Alibaba mantuvo simultáneamente una amplia cartera abierta de Qwen. Esta estrategia dual permitió a la empresa utilizar modelos más pequeños o anteriores para atraer desarrolladores y reservar algunas capacidades de gama alta para servicios alojados.

El equilibrio adquirió una importancia creciente a medida que Qwen se expandía. En abril de 2025, Alibaba lanzó Qwen3 con variantes densas y de mezcla de expertos. El lanzamiento de Qwen3 añadió razonamiento híbrido, lo que permite a los usuarios alternar entre respuestas más rápidas y un procesamiento más deliberado.

Ese lanzamiento mostró lo rápido que puede caducar una etiqueta de modelo insignia. Qwen2.5-Max representaba el modelo general más avanzado de Alibaba en el momento de su anuncio, pero los sistemas Qwen posteriores cambiaron el panorama de rendimiento e implementación.

La corta duración del liderazgo de un modelo no elimina el valor de un lanzamiento. Cada lanzamiento puede mejorar la plataforma circundante, atraer desarrolladores y dar a los equipos de ventas empresariales otra razón para iniciar una conversación sobre la nube.

La escala de Alibaba también le permitió buscar implementaciones específicas para cada sector. La familia Qwen ha sido utilizada por desarrolladores y organizaciones de sectores como la automoción, las finanzas, los videojuegos y el comercio minorista, según una visión general del mercado de IA.

Los compradores empresariales se preocupan por cuestiones que las clasificaciones rara vez reflejan. Necesitan disponibilidad del servicio, controles de acceso, gobernanza de datos, observabilidad, soporte y un comportamiento predecible del modelo. También necesitan opciones de migración cuando un proveedor sustituye o retira un modelo.

Alibaba puede empaquetar esas capacidades alrededor de Qwen. DeepSeek puede competir mediante apertura, eficiencia y amplia compatibilidad. OpenAI, Anthropic y Google pueden responder a través de sus propias relaciones en la nube, plataformas de agentes y herramientas para desarrolladores.

Esto significa que la presión se extiende más allá de China. Si Alibaba ofrece modelos competitivos a través de una infraestructura de nube consolidada, los proveedores multinacionales deben defender tanto el rendimiento como la economía de implementación. También deben explicar por qué los clientes deberían aceptar un acceso cerrado cuando existen alternativas abiertas capaces.

Para los desarrolladores, la elección no es simplemente Alibaba frente a DeepSeek. Es una decisión sobre control, integración, responsabilidad operativa y la velocidad de los futuros cambios de modelo.

Qwen2.5-Max hizo visible la preferencia de Alibaba. La empresa acogió las comparaciones directas entre modelos, pero su objetivo más amplio era convertir la inteligencia en demanda de infraestructura.

La afirmación de eficiencia aún se enfrenta a límites de hardware y confianza

El modelo de Alibaba cuestionó las suposiciones sobre el techo de la IA en China, pero la falta de detalles sobre costes y las restricciones externas limitaron lo que los observadores podían concluir.

Los controles estadounidenses a las exportaciones han restringido el acceso de China a aceleradores avanzados de IA. Estos controles buscan ralentizar el desarrollo de sistemas que requieren grandes clústeres de chips de alto rendimiento.

Los laboratorios chinos respondieron mediante optimización de software, arquitecturas de mezcla de expertos, mejor selección de datos y entrenamiento más eficiente. DeepSeek se convirtió en el ejemplo más visible, pero Alibaba, Baidu, Tencent y otras empresas persiguieron objetivos similares.

Qwen2.5-Max mostró que Alibaba seguía siendo técnicamente competitivo en esas condiciones. Sin embargo, la empresa no publicó un informe completo sobre su hardware de entrenamiento, consumo energético, experimentos o recursos totales de desarrollo.

La cifra de 20 billones de tokens describía el volumen de entrenamiento, no la eficiencia. Un gran número de tokens no revela con qué frecuencia se repitieron los datos, cómo se filtraron ni cuánta capacidad de cómputo se perdió en ejecuciones fallidas.

Los recuentos de parámetros también requieren contexto. En un modelo de mezcla de expertos, los parámetros totales y los parámetros activos describen aspectos distintos del sistema. Sin ambas cifras, los lectores no pueden estimar los requisitos de inferencia solo a partir de la escala.

DeepSeek divulgó más detalles arquitectónicos y de entrenamiento para V3. Esa transparencia reforzó su narrativa de eficiencia, aunque los investigadores externos seguían sin poder auditar todos los gastos subyacentes ni reproducir el proyecto completo.

Las afirmaciones de Alibaba se enfrentaban a un segundo problema: la confianza entre mercados. Las organizaciones que consideran un modelo alojado en China deben evaluar la ubicación de los datos, las normas de ciberseguridad, la exposición regulatoria y las restricciones de contratación. Los compradores chinos afrontan preocupaciones paralelas al evaluar servicios estadounidenses.

Estas cuestiones no determinan la calidad técnica. Determinan si un modelo técnicamente capaz puede entrar en un flujo de trabajo regulado. Un banco, un proveedor sanitario o un contratista gubernamental pueden rechazar un servicio por motivos de cumplimiento incluso si obtiene buenos resultados en pruebas relevantes.

Los controles de contenido crean otra limitación. Los servicios de IA generativa ofrecidos públicamente en China operan bajo normativas nacionales y políticas de los proveedores. Las respuestas sobre asuntos políticamente sensibles pueden diferir de las producidas por modelos alojados en otros lugares.

Los proveedores estadounidenses también imponen restricciones de seguridad y normas de uso aceptable. La pregunta clave para la contratación no es si un modelo carece de restricciones. Es si sus restricciones, prácticas de registro y procesos de escalado coinciden con los requisitos de la organización.

Una tercera preocupación implica la sustitución de modelos. Los sistemas alojados pueden cambiar sin dar a los clientes acceso a los pesos anteriores. Una aplicación que hoy funciona de manera fiable puede comportarse de otra forma tras una actualización.

Los equipos pueden reducir este riesgo con evaluaciones versionadas, supervisión de resultados, modelos alternativos y revisión humana. No deberían implementar un modelo únicamente porque encabezó una clasificación de lanzamiento.

Qwen2.5-Max también llegó antes de que pudieran madurar pruebas independientes amplias. Ese momento hizo que la incertidumbre fuera inevitable. Los benchmarks de Alibaba eran evidencia, pero las cargas de trabajo reales debían establecer la fiabilidad del modelo.

El riesgo operaba en ambos sentidos. Descartar Qwen porque sus afirmaciones iniciales más contundentes procedían de Alibaba ignoraría avances técnicos significativos. Aceptar cada comparación sin cuestionarla confundiría evidencia de marketing con evaluación reproducible.

La postura defendible se encuentra entre esos extremos. Alibaba produjo un modelo serio y ejerció presión adicional sobre los competidores globales. La magnitud exacta de su ventaja en rendimiento y eficiencia seguía sin resolverse.

Qué debería medir el próximo ciclo de Google News

Las próximas señales relevantes son los resultados independientes en cargas de trabajo, la adopción sostenida por desarrolladores y la evidencia de que el uso de modelos mejora el negocio de nube de Alibaba.

La primera señal es la evaluación independiente en tareas reales. Los desarrolladores deberían mirar más allá de las clasificaciones generales y centrarse en agentes de programación, recuperación multilingüe, análisis de documentos extensos y ejecución fiable de herramientas.

Resultados sólidos en múltiples evaluadores reforzarían la afirmación de Alibaba de que Qwen pertenece a la vanguardia. Grandes diferencias entre los benchmarks de lanzamiento y las pruebas de producción la debilitarían.

La segunda señal es la adopción por parte de desarrolladores después de que se desvanezca el ciclo de anuncios. Las descargas, los modelos derivados, la actividad de API, las integraciones y los proyectos comunitarios activos revelan si los ingenieros perciben un valor duradero.

Alibaba afirmó a principios de 2025 que los desarrolladores habían creado más de 90.000 modelos Qwen derivados en todo el mundo. Esa cifra procedía de la empresa, pero indicaba la escala del ecosistema que Alibaba quería convertir en uso de la nube.

Una comunidad en crecimiento reforzaría la posición de Alibaba frente a DeepSeek. El estancamiento sugeriría que los desarrolladores veían Qwen2.5-Max como otro líder temporal de benchmarks, en lugar de una base preferida.

La tercera señal es la conversión comercial. Alibaba ha comprometido recursos sustanciales a la infraestructura de nube e IA, por lo que el crecimiento de los ingresos y la adopción por clientes son pruebas centrales de su estrategia.

El plan de inversión de la empresa describía un aumento del gasto en infraestructura de IA, modelos fundacionales y aplicaciones nativas de IA. Ese compromiso elevó lo que estaba en juego. El progreso técnico debe acabar respaldando una demanda duradera.

El crecimiento de la nube vinculado a productos de IA reforzaría la tesis de que el enfoque integrado de Alibaba funciona. Una fuerte inversión sin un uso correspondiente haría que la vía más ligera de DeepSeek pareciera más atractiva.

Los lectores también deberían observar cómo responden los competidores. DeepSeek puede responder con otro modelo abierto o un resultado de eficiencia más detallado. OpenAI, Anthropic, Google y Meta pueden reducir los requisitos de inferencia, mejorar el rendimiento de los agentes o ampliar el acceso a sus propios sistemas.

La competencia resultante no producirá un único ganador permanente. El liderazgo de los modelos cambia demasiado rápido, y los compradores evalúan combinaciones distintas de calidad, coste, control y cumplimiento.

Por eso el planteamiento original de Google News necesita una revisión. Alibaba no resolvió la carrera de la IA al lanzar Qwen2.5-Max. Mostró que una gran empresa china de plataformas podía responder rápidamente a DeepSeek y mantener el ritmo de sistemas internacionales destacados.

La cuestión sin resolver es si la escala de Alibaba se convierte en una ventaja o en una carga. Su alcance en la nube y en el ámbito comercial puede distribuir Qwen ampliamente. Esos mismos compromisos le exigen sostener la inversión, ganarse la confianza empresarial y mantener a los desarrolladores implicados durante repetidas transiciones de modelos.

Para desarrolladores y trabajadores del conocimiento, la respuesta práctica es realizar pruebas disciplinadas. Elija un flujo de trabajo representativo, conserve el material de origen, compare los resultados a ciegas y registre los patrones de fallo. Repita la misma evaluación cada vez que un proveedor cambie su modelo.

Para los compradores empresariales, pregunten quién controla los pesos, dónde se procesan los datos, cómo se gestionan las actualizaciones y si una aplicación puede cambiar de proveedor. Las puntuaciones de los benchmarks deberían iniciar la conversación, no terminarla.

Qwen2.5-Max merece atención porque amplió el campo competitivo. DeepSeek merece atención porque cambió los términos de la competencia. El próximo titular sobre un modelo solo importará si el uso independiente confirma la promesa que hay detrás.

¿Convertirá Alibaba la visibilidad de Qwen en implementaciones empresariales fiables y repetibles, o volverá otro lanzamiento centrado en la eficiencia a reajustar el mercado? Siga la evidencia después del anuncio, no solo la clasificación que domina Google News durante un día.