DeepSeekがAI競争を塗り替える中、AlibabaがQwen2.5-Maxを発表

Alibabaは、新モデルがDeepSeek-V3や複数の著名な米国製システムを上回ったと主張し、Qwen2.5-MaxをGoogle Newsの注目の的に押し上げた。2025年1月の発表は、中国AI業界にとって異例なほど緊迫した週に行われた。DeepSeekが、競争力のあるモデルにどれほどの計算資源と資本が必要なのか、業界に再考を迫った直後だった。

この対立は、Alibabaのリーダーボード上の順位以上に重要だった。Qwen2.5-Maxは、世界的な議論を主導した小規模な競合に対する、大手クラウドプロバイダーの回答だった。Alibabaは旧正月休暇中にこのモデルを公開したが、これはDeepSeekをめぐる緊急性を際立たせる異例の選択だった。

このモデルは、より広い仮説も試した。Alibabaは、巨大なインフラ、企業向けの販売網、大規模な開発者コミュニティを、DeepSeekが広めた効率優先のアプローチと組み合わせられるのか。ベンチマーク結果はその初期的な答えを示したが、決定的なものではなかった。

Alibabaが実際に公開したもの

Qwen2.5-Maxは、DeepSeekの効率性をめぐる物語を軸に急速に再編されたAI市場に対するAlibabaの直接的な回答だった。

AlibabaはQwen2.5-Maxを、大規模なMixture-of-Expertsモデルとして発表した。Mixture-of-Expertsシステムは、すべてのパラメータを同時に使うのではなく、各リクエストに応じてネットワークの選択された部分を有効化する。この設計により、大規模モデルの能力を保ちながら、学習と推論に必要な計算量を削減できる。

同社によれば、Qwen2.5-Maxは20兆トークン超で事前学習された。トークンとは、モデルがテキストやその他の入力を処理するために分割する単位である。その後Alibabaは、厳選された例と人間の選好を用いて挙動を調整する教師ありファインチューニングと、人間のフィードバックによる強化学習を適用した。

公式のモデル発表では、Qwen2.5-MaxをDeepSeek-V3、OpenAIのGPT-4o、MetaのLlama 3.1 405B、AnthropicのClaude 3.5 Sonnetと比較した。Alibabaは、Arena-Hard、LiveBench、LiveCodeBench、MMLU-Pro、GPQA-Diamondで特に良好な結果を報告した。

これらの評価は異なる能力を対象としている。MMLU-Proは幅広い学術知識と推論を測定する。GPQA-Diamondは、専門家が作成した難度の高い科学問題を用いる。LiveCodeBenchは最近公開された問題でコーディングを評価し、テスト問題が学習データに含まれていた可能性を下げている。

Arena-Hardは自動判定を使い、難しいプロンプトへの応答を比較する。LiveBenchも、ベンチマーク素材がモデルの学習セットに入り込む汚染を抑えるため、質問を更新している。単一のテストで、実際のビジネスワークフロー全体における信頼性を捉えることはできない。

AlibabaはQwen2.5-MaxをQwen ChatとAlibaba Cloud上のアプリケーション・プログラミング・インターフェースを通じて提供した。APIにより、開発者はモデルを自らのソフトウェアに接続できる。多くのQwenリリースとは異なり、Alibabaは公開時にダウンロード可能なQwen2.5-Maxの重みを公開しなかった。

この違いは重要だ。オープンな重みにより、組織はモデルを検証、変更し、自社インフラ上で運用できる。ホスト型モデルでは、基盤となるパラメータはプロバイダーの管理下に置かれ、顧客はサービスを通じてアクセスする必要がある。

したがって、このリリースは効率重視のアーキテクチャと、従来型のクラウド配信戦略を組み合わせたものだった。開発者はモデルをすぐに試せたが、その完全な構成を独自に検証したり、Alibabaの学習プロセスを再現したりすることはできなかった。

最初のGoogle Newsの報道サイクルでは、Qwen2.5-Maxが主要な競合を上回ったというAlibabaの主張が強調された。より長期的に重要なのは戦略面だった。Alibabaは最も注目度の高いモデルを使い、あらゆる資産を無制限のローカル展開向けに公開するのではなく、ワークロードを自社クラウドへ引き寄せようとしていた。

DeepSeekがAlibabaに迅速な対応を迫った理由

DeepSeekは競争の問いを、最大のモデルを構築できるのは誰かから、制約のある資源をより少なく使って信頼できる知能を提供できるのは誰かへと変えた。

DeepSeekは2024年12月にV3を公開し、2025年1月には推論重視のR1ファミリーを続けて発表した。R1は、強力とされる性能に加え、オープンなモデル重みと寛容なライセンスを組み合わせたことで広く注目を集めた。

同社のV3技術レポートでは、各トークンに対して370億パラメータを有効化する、6710億パラメータのMixture-of-Expertsモデルが説明されている。DeepSeekは、完全な学習プロセスにNvidia H800 GPUを278.8万時間使用したと報告した。

この開示は、開発者にとって異例なほど詳細な比較基準となった。研究、データ、実験、人員、インフラに関わるすべての費用を含んでいたわけではない。それでも、米国のフロンティアラボに関連付けられるはるかに大規模な支出計画との比較を促した。

DeepSeekのタイミングは圧力を強めた。同社の消費者向けアシスタントはアプリランキングを上昇し、投資家は計算需要や米国のAIリーダーシップに関する前提を見直した。注目はモデル開発者の範囲を大きく超えて広がった。

Alibabaは数日以内に対応した。1月の報道によると、同社のクラウド部門はQwen2.5-Maxが、引用された比較のほぼすべてでGPT-4o、DeepSeek-V3、Llama 3.1 405Bを上回ったと述べた。

この表現は、勝者と敗者という単純な見出しを誘った。だが、基礎となる比較はより複雑だった。DeepSeek-V3はチャットとコーディング向けの汎用基盤モデルであり、R1は拡張推論を重視していた。Qwen2.5-MaxはいくつかのテストでV3と直接競合したが、当初はR1の完全な推論アプローチに対するAlibabaの回答として提示されたわけではなかった。

Alibabaの発表では、学習コストやモデル規模についての開示も少なかった。アーキテクチャと学習規模は説明したものの、DeepSeekのV3論文に匹敵する完全な技術レポートは公開しなかった。読者はベンチマークのスコアを比較できたが、その背後にある完全な効率プロファイルまでは比較できなかった。

ここには非対称性があった。AlibabaはDeepSeekとの性能比較を望んだ一方、DeepSeekの最も影響力ある優位性は透明性と経済性にあった。選ばれたベンチマークで勝っても、より重要な論点が自動的に決着するわけではない。

休暇中の発表は、この印象をさらに強めた。中国の大手テクノロジー企業が、ビジネス活動が鈍化する時期に重要な製品発表を予定することはめったにない。Reutersは、このタイミングをDeepSeekが既存競合に与えた圧力の証拠として報じた。

Alibabaには迅速に対応する十分な理由があった。同社は中国最大級のクラウド事業を運営し、すでにQwenを主要な開発者プラットフォームとして位置付けていた。DeepSeekに市場の期待を定義させれば、Alibabaのモデルブランドとクラウドの価値提案を弱めるおそれがあった。

この対応はまた、DeepSeekが中国国内の基準点となっていたことを示した。AlibabaはもはやOpenAI、Anthropic、Google、Metaに匹敵するだけでは足りなかった。流通網では劣る一方で、並外れた勢いを持つ国内ラボに対し、自らの地位を守る必要があった。

Google Newsの見出しではベンチマーク競争に決着をつけられない

見出しの主張は繰り返しやすかったが、Alibabaの証拠はDeepSeekや米国モデルに対する普遍的な優位性を証明するものではなかった。

ベンチマーク結果は、研究者が明確な方法、プロンプト、モデルバージョン、評価設定を公開している場合に有用だ。ベンダーが有利なテストだけを選んだり、競合ごとに異なる構成を用いたりすると、信頼性は低下する。

Alibabaのローンチ時のチャートには、評価の高い複数の評価が含まれていた。しかし、生産環境で重要となるすべての能力を表すものではなかった。また、一部で自動判定に依存しており、特定の応答スタイルを有利に扱ったり、微妙な事実誤認を見落としたりする可能性がある。

小さなスコア差には特に注意が必要だ。プロンプトの文言、サンプリング設定、システム指示、評価ソフトウェアによって変わり得る。わずかなリードを決定的な技術格差のように扱うべきではない。

モデル名も比較をさらに複雑にする。プロバイダーは、公開上のブランド名を常に変えることなく、ホスト型システムを更新する。GPT-4oやClaude 3.5 Sonnetのあるバージョンに対するベンチマーク実行は、数週間後に利用できるバージョンを説明していない可能性がある。

汚染も別の不確実性を生む。モデルは、学習データにベンチマークや密接に関連する質問が含まれていたために高い性能を示すことがある。ライブ評価は新しい素材を追加してこのリスクを下げようとするが、非公開の学習データセットを完全に明らかにすることはできない。

したがって、独立したテストが不可欠だった。Alibaba自身の結果は、Qwen2.5-Maxを調査するもっともな理由を示した。しかし、それがすべての開発者、言語、ワークフローにとって最良のモデルであることを証明したわけではない。

この違いはユーザー向けの比較でより明確になった。学術的な質問に優れたモデルでも、ツール呼び出し、長文ドキュメント、事実の一貫性、厳格な出力形式には苦戦する可能性がある。コーディングベンチマークでの改善が、大規模なソフトウェアリポジトリ全体にわたる安全な変更へとつながるとは限らない。

言語カバレッジも別の変数をもたらす。Qwenモデルは歴史的に中国語と英語の双方を対象にしてきた。英語中心のベンチマークではほとんど測定されない言語、方言、技術分野、文化固有の質問によって、性能は異なり得る。

安全性に関する挙動も、見かけ上の品質に影響する。慎重なシステムは、別のモデルが試みるリクエストを拒否することがある。拒否が意図的な安全方針を反映している場合でも、リーダーボードでは試みられた回答の方が高く評価される可能性がある。

独立した報道もこの不確実性を捉えた。後の業界評価では、Alibabaのモデルに関する情報は依然として限られており、ベンダー主導のテストは予備的な証拠しか提供しないと指摘された。

これはAlibabaの結果が無意味だということではない。同社は、Qwen2.5-Maxが国際的に著名なモデルとの真剣な比較に値することを示した。また、先進チップへのアクセスが制限される中でも、中国のラボが競争力あるシステムを迅速なペースで公開できることも示した。

適切な結論は、多くのGoogle News見出しが示唆したものより限定的だ。Qwen2.5-Maxは、Alibabaが開示した証拠に基づけば、信頼できるフロンティア候補だった。DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Metaに対する普遍的な優位性は、なお証明されていない。

このような主張を評価する開発者には、タスク固有のテストが必要だ。代表的な社内資料を使い、精度、レイテンシ、構造化出力、ツール利用、障害復旧、言語性能を測定すべきである。

検索可能なAIナレッジベースは、チームが評価中のプロンプト、出力、ソース文書、レビュアーのメモを保存する助けになる。重要なのは、ローンチ当日の印象に頼るのではなく、再現可能な記録を作成することだ。

Alibabaの優位性は、単一のリーダーボードではなく流通網にある

Qwen2.5-Maxがクラウド、コマース、エンタープライズソフトウェア事業を強化するなら、Alibabaがすべてのベンチマークで勝つ必要はない。

DeepSeekの初期における最大の優位性は、開発者の熱意から生まれた。オープンウェイトのリリースにより、エンジニアはモデルをダウンロードし、その挙動を検証し、ファインチューニングし、独立したインフラを通じて展開できた。

Alibabaは、より幅広い商業基盤を持って市場に臨んだ。Qwenをクラウドコンピューティング、データサービス、業務ソフトウェア、オンライン小売、物流、顧客サポートシステムへ接続できた。こうしたチャネルにより、モデル利用を継続的な需要へ転換する機会がより多く得られた。

このリリースの背景には、主要プレイヤーの対立構図がある。DeepSeekは、透明性によって世界的な注目を集めた効率最優先の研究所を代表していた。Alibabaは、導入に必要なインフラとサービスとともにモデルを提供できる統合プロバイダーを代表していた。

どちらの道筋も成功を保証するものではない。オープンモデルは、防御可能なクラウド事業を生み出さないまま急速に普及する可能性がある。統合プラットフォームは収益を生み出せる一方、顧客が単一プロバイダーへの依存を避けることもある。

Qwen2.5-Maxは、その分岐における統合型の側に位置していた。AlibabaはModel Studioを通じてホステッドアクセスを提供し、Qwen Chatでもこのシステムを利用可能にした。顧客は導入を容易にできる一方、Alibabaはモデルの重みと稼働環境に対する管理を維持した。

Alibabaは同時に、大規模なオープンQwenポートフォリオも維持していた。この二重戦略により、同社は小型モデルや先行モデルで開発者を引き付けつつ、一部の高度な機能はホステッドサービス向けに確保できた。

Qwenの拡大に伴い、このバランスはますます重要になった。2025年4月、Alibabaは高密度型とmixture-of-experts型のバリエーションを備えたQwen3をリリースした。Qwen3 launchではハイブリッド推論が追加され、ユーザーは高速な応答と、より慎重な処理を切り替えられるようになった。

このリリースは、フラッグシップという呼称がいかに早く期限切れになるかを示した。Qwen2.5-Maxは発表時点でAlibabaの最先端の汎用モデルだったが、その後のQwenシステムが性能と導入の構図を変えた。

モデル主導権の寿命が短いからといって、リリースの価値がなくなるわけではない。各リリースは周辺プラットフォームを改善し、開発者を引き付け、エンタープライズ営業チームにクラウド導入の会話を始める新たな理由を与えられる。

Alibabaの規模は、業界特化型の導入を追求することも可能にした。AI market overviewによると、Qwenファミリーは自動車、金融、ゲーム、小売などの分野で、開発者や組織に利用されている。

エンタープライズの購入担当者は、リーダーボードではほとんど捉えられない問題を重視する。必要なのはサービス可用性、アクセス制御、データガバナンス、可観測性、サポート、そして予測可能なモデル挙動だ。また、プロバイダーがモデルを置き換えたり廃止したりする場合の移行手段も必要となる。

Alibabaは、そうした能力をQwenの周囲にパッケージ化できる。DeepSeekは、オープン性、効率性、幅広い互換性で競争できる。OpenAI、Anthropic、Googleは、それぞれのクラウド関係、エージェントプラットフォーム、開発者ツールで対抗できる。

これは、中国を超えて競争圧力が広がることを意味する。Alibabaが確立されたクラウドスタックを通じて競争力のあるモデルを提供するなら、多国籍プロバイダーは性能だけでなく導入コストの経済性も守らなければならない。また、有能なオープン代替案が存在する中で、なぜ顧客がクローズドなアクセスを受け入れるべきなのかも説明する必要がある。

開発者にとって、選択は単純なAlibaba対DeepSeekではない。制御、統合、運用責任、そして将来のモデル変更の速さに関する判断である。

Qwen2.5-Maxは、Alibabaの選好を明確にした。同社は直接的なモデル比較を歓迎したが、より大きな目的は知能をインフラ需要へと転換することにあった。

効率性の主張には、なおハードウェアと信頼の限界がある

Alibabaのモデルは中国AIの限界に関する前提を覆したが、コスト詳細の欠如と外部からの制約により、観測者が導ける結論には限界があった。

米国の輸出規制は、中国による先進AIアクセラレーターへのアクセスを制限している。これらの規制は、高性能チップの大規模クラスタを必要とするシステムの開発を遅らせることを目的としている。

中国の研究所は、ソフトウェア最適化、mixture-of-expertsアーキテクチャ、データ選別の改善、より効率的なトレーニングで対応した。DeepSeekが最も目立つ例となったが、Alibaba、Baidu、Tencentなども同様の目標を追求していた。

Qwen2.5-Maxは、そのような条件下でもAlibabaが技術的競争力を維持していたことを示した。しかし同社は、トレーニング用ハードウェア、エネルギー使用量、実験、総開発リソースについて完全な説明を公表していない。

20兆トークンという数字は、効率性ではなくトレーニング量を示すものだった。トークン数が多くても、データがどの程度繰り返されたか、どのようにフィルタリングされたか、失敗した実行によってどれだけの計算資源が失われたかは分からない。

パラメーター数にも文脈が必要だ。mixture-of-expertsモデルでは、総パラメーター数とアクティブパラメーター数はシステムの異なる側面を表す。両方の数字がなければ、読者は規模だけから推論要件を見積もれない。

DeepSeekはV3について、より多くのアーキテクチャおよびトレーニングの詳細を開示した。その透明性は効率性に関する物語を強化したが、外部研究者が基礎となるすべての費用を監査したり、プロジェクト全体を再現したりすることは依然としてできなかった。

Alibabaの主張には、第2の問題もあった。市場をまたぐ信頼である。中国でホストされるモデルを検討する組織は、データ所在地、サイバーセキュリティ規則、規制上のエクスポージャー、調達制限を評価しなければならない。中国の購入者も、米国のサービスを評価する際には同様の懸念に直面する。

これらの問題は技術的品質を決定するものではない。技術的に有能なモデルが規制対象のワークフローに入れるかどうかを決める要因である。銀行、医療提供者、政府請負業者は、関連テストで高得点を獲得していても、コンプライアンス上の理由からサービスを拒否する可能性がある。

コンテンツ制御も別の制約を生む。中国で公開提供される生成AIサービスは、国家規制とプロバイダーのポリシーの下で運用される。政治的に敏感なテーマへの回答は、他地域でホストされるモデルが生成するものと異なる場合がある。

米国のプロバイダーも、安全性に関する制約や許容利用規則を課している。調達における重要な問いは、モデルが無制限かどうかではない。その制約、ログ記録の慣行、エスカレーションのプロセスが組織の要件に合致するかどうかである。

第3の懸念はモデルの置き換えに関わる。ホステッドシステムは、顧客に以前の重みへのアクセスを与えないまま変更される可能性がある。今日確実に動作するアプリケーションが、更新後には異なる挙動を示すかもしれない。

チームは、バージョン管理された評価、出力監視、フォールバックモデル、人によるレビューによってこのリスクを抑えられる。リリース時のチャートで首位だったという理由だけで、モデルを導入すべきではない。

Qwen2.5-Maxは、幅広い独立テストが成熟する前にも登場した。そのタイミングにより、不確実性は避けられなかった。Alibabaのベンチマークは証拠ではあったが、実際のワークロードがモデルの信頼性を確立する必要があった。

リスクは両方向に存在した。最も強い初期の主張がAlibabaから出されたという理由でQwenを退ければ、意味のある技術進歩を見落とすことになる。すべての比較を額面どおりに受け入れれば、マーケティング上の証拠と再現可能な評価を混同することになる。

擁護可能な立場は、その両極端の間にある。Alibabaは本格的なモデルを生み出し、世界の競合他社に追加的な圧力をかけた。その性能と効率性の優位性がどれほど正確に大きいかは、依然として定まっていなかった。

次のGoogle Newsサイクルで測るべきこと

次に意味を持つシグナルは、独立したワークロード結果、持続的な開発者採用、そしてモデル利用がAlibabaのクラウド事業を改善していることを示す証拠である。

第1のシグナルは、実際のタスクにわたる独立評価である。開発者は一般的なリーダーボードを超えて、コーディングエージェント、多言語検索、長文書分析、信頼性の高いツール実行に目を向けるべきだ。

複数の評価者にわたる強い結果は、Qwenがフロンティア付近に位置するというAlibabaの主張を補強する。リリース時のベンチマークと本番テストの間に大きな隔たりがあれば、その主張は弱まる。

第2のシグナルは、発表サイクルの熱が冷めた後の開発者採用である。ダウンロード数、派生モデル、API活動、統合、活発なコミュニティプロジェクトは、エンジニアが持続的な価値を見出しているかを示す。

Alibabaは2025年初頭、世界中の開発者が9万件を超えるQwen派生モデルを作成したと述べた。この数字は同社によるものだが、Alibabaがクラウド利用へと転換したいと考えていたエコシステムの規模を示していた。

コミュニティの成長は、DeepSeekに対するAlibabaの立場を強化する。停滞は、開発者がQwen2.5-Maxを好ましい基盤ではなく、また一時的なベンチマーク首位モデルと見なしていたことを示唆する。

第3のシグナルは商業的転換である。AlibabaはクラウドとAIインフラに大きな資源を投入しており、収益成長と顧客採用はその戦略の中心的な試験となる。

同社のinvestment planは、AIインフラ、基盤モデル、AIネイティブアプリケーションへの支出拡大を説明している。このコミットメントは賭け金を引き上げた。技術進歩は最終的に持続的な需要を支えなければならない。

AI製品に結び付いたクラウド成長は、Alibabaの統合型アプローチが機能しているという根拠を強める。対応する利用増加のない大規模投資は、DeepSeekのよりリーンな道筋を魅力的に見せるだろう。

読者は競合他社の対応も注視すべきだ。DeepSeekは、別のオープンモデルや、より詳細な効率性の結果で応じられる。OpenAI、Anthropic、Google、Metaは、推論要件の削減、エージェント性能の改善、自社システムへのアクセス拡大で対応できる。

その結果として生じる競争が、恒久的な勝者を1社生むことはない。モデルの主導権は変化が速すぎ、購入者は品質、コスト、制御、コンプライアンスの異なる組み合わせを評価するからだ。

だからこそ、当初のGoogle Newsの枠組みは見直す必要がある。AlibabaはQwen2.5-MaxのリリースによってAI競争を決着させたのではない。大手中国プラットフォーム企業がDeepSeekに迅速に対応し、著名な国際システムと歩調を合わせられることを示した。

未解決の問題は、Alibabaの規模が優位性になるのか、負担になるのかだ。そのクラウドと商業的な到達力は、Qwenを広く流通させられる。同じコミットメントは、投資を維持し、エンタープライズの信頼を獲得し、繰り返されるモデル移行を通じて開発者の関与を保つことも同社に要求する。

開発者やナレッジワーカーにとって実践的な対応は、規律あるテストである。代表的なワークフローを選び、ソース資料を保存し、出力をブラインド比較し、失敗パターンを記録する。プロバイダーがモデルを変更するたびに、同じ評価を再実行すべきだ。

エンタープライズの購入者は、誰が重みを管理しているのか、データがどこで処理されるのか、更新がどのように管理されるのか、アプリケーションがプロバイダーを切り替えられるのかを問うべきである。ベンチマークスコアは会話の始まりであって、終わりではない。

Qwen2.5-Maxが注目に値するのは、競争領域を広げたからだ。DeepSeekが注目に値するのは、競争の条件を変えたからである。次のモデル見出しが重要になるのは、独立した利用がその背後にある約束を確認した場合に限られる。

AlibabaはQwenの知名度を、信頼でき再現可能なエンタープライズ導入へと転換できるのか。それとも、効率性を重視する別のリリースが再び市場をリセットするのか。発表後の証拠を追うべきであり、Google Newsを一日だけ支配する順位だけを見るべきではない。