Qwen 2.5: Nowy Gracz na Rynku Sztucznej Inteligencji. Co Warto o nim Wiedzieć?

W świecie sztucznej inteligencji każdy nowy model to jak odkrycie nowej planety – budzi ciekawość, nadzieje, ale też pytania. Qwen 2.5, najnowsze dzieło chińskiej Alibaby, właśnie wkracza na rynek, obiecując rewolucję w kodowaniu, multimodalości i prywatności. Jak wypada na tle gigantów takich jak DeepSeek czy ChatGPT? Czy rzeczywiście jest wart uwagi? Przeanalizujmy fakty, mocne strony i obszary do poprawy.

Qwen 2.5: Nowa generacja sztucznej inteligencji od Alibaby

Qwen 2.5 to zaawansowany model AI opracowany przez chińską Alibabę. Ten model AI wzbudza coraz większe zainteresowanie wśród entuzjastów technologii i profesjonalistów, którzy doceniają jego wszechstronność oraz potencjał w wielu obszarach zastosowań. Według twórców model ma przewyższać możliwościami zarówno OpenAI jak i równie nowy DeepSeek opublikowane w open source. Przyjrzyjmy się bliżej, co oferuje Qwen 2.5 i jak wypada na tle konkurencji.

• Multimodalność – obsługa tekstu, obrazów, a wkrótce również wideo (o czym za chwilę).
• Tryb tymczasowego czatu – konwersacje nie są zapisywane w historii.
• Wybór wielu modeli – dostosowanie narzędzia do indywidualnych potrzeb.

Dostępne Modele Qwen AI: Który Wybrać?

Qwen AI oferuje szeroki wybór modeli, każdy dostosowany do innych potrzeb. Oto przegląd dostępnych opcji, zaczynając od najbardziej uniwersalnego:

1. • Qwen 2.5-Plus:

     • Model ogólnego przeznaczenia, idealny dla programistów i użytkowników szukających wszechstronnego narzędzia.

     • Doskonale radzi sobie z kodowaniem, generowaniem tekstu i podstawową analizą danych.

     • Choć wolniejszy niż konkurencja, oferuje wysoką dokładność i elastyczność.

   • Qwen 2.5-Max:

     • Flagowy model oferujący najpotężniejsze możliwości przetwarzania języka.

     • Idealny dla złożonych zadań, takich jak analiza dużych zbiorów danych czy generowanie zaawansowanych tekstów.

   • Qwen 2.5-VL-72B-Instruct:

     • Specjalistyczny model łączący zrozumienie języka z analizą obrazów.

     • Doskonały do zadań wymagających integracji tekstu i wizualizacji, np. w projektach marketingowych czy naukowych.

   • Qwen 2.5-14B-Instruct-1M:

     • Ekspert od długich tekstów i złożonych kontekstów.

     • Sprawdza się w analizie dokumentów prawnych, raportów naukowych czy długich artykułów.

   • QVQ-72B-Preview:

     • Model specjalizujący się w rozumowaniu wizualnym.

     • Skupia się na zadaniach związanych z analizą obrazów, wideo i innych danych wizualnych.

   • QwQ-32B-Preview:

     • Model zdolny do myślenia i rozumowania.

     • Idealny do zadań wymagających zaawansowanego rozumowania logicznego i analizy.

   • Qwen2.5-Coder-32B-Instruct:

     • Specjalista od zadań programistycznych.

     • Doskonale radzi sobie z generowaniem kodu, debugowaniem i optymalizacją skryptów.

   • Qwen2.5-Turbo:

     • Szybki model z obsługą długich kontekstów.

     • Idealny do zadań wymagających szybkiego przetwarzania i analizy długich tekstów.

   • Qwen2.5-72B-Instruct:

     • Inteligentny, duży model językowy.

     • Oferuje zaawansowane możliwości przetwarzania języka, idealny do złożonych zadań tekstowych.

Ta różnorodność modeli sprawia, że Qwen AI może być dostosowany do różnych branż i zastosowań, od programowania po analizę danych wizualnych. To ogromna przewaga nad konkurencją, która często oferuje tylko jeden uniwersalny model.

Mocne Strony Qwen AI: Dlaczego warto go wypróbować?

1. Kodowanie na Wysokim Poziomie

Qwen 2.5 błyszczy w zadaniach programistycznych. Potrafi:

• Generować fragmenty kodu w językach takich jak Python, JavaScript, html, PHP

• Debugować istniejący kod, wskazując nawet subtelne błędy logiczne.

• Proponować optymalizacje, np. skracając czas wykonania skryptu.

W testach radzi sobie podobnie jak ChatGPT-4, a w niektórych przypadkach (np. przy kwestiach związanych z bibliotekami Python) nawet lepiej niż DeepSeek. Jego odpowiedzi są precyzyjne i często zawierają praktyczne wskazówki.

2. Multimodalność: Obrazy i… Wkrótce Wideo?

Qwen 2.5 obsługuje już przesyłanie obrazów – teoretycznie. W praktyce na obecną chwilę tylko w modelach Qwen 2.5-VL-72B-Instruct i QVQ-72B-Preview udało mi się załadować obrazek. Przy próbie użycia innych modeli pojawia się komunikat, że wybrany model nie obsługuje obrazków. To ograniczenie może być problematyczne dla użytkowników, którzy chcą korzystać z funkcji multimodalnych w różnych kontekstach.

Na dole interfejsu czatu widnieje jednak ikonka Video generation – na razie nieaktywna, z komunikatem „Coming soon”. Jeśli Qwen wdroży generowanie wideo tak sprawnie, jak robi to np. Sora OpenAI, może stać się pionierem w tej dziedzinie. Jestem bardzo ciekawy tej funkcji i nie mogę się doczekać aż stanie się aktywna i będzie można sprawdzić jej możliwości.

3. Prywatność: Tryb Tymczasowego Czatu

Podobnie jak ChatGPT, Qwen oferuje tryb incognito, w którym rozmowy nie są zapisywane ani wykorzystywane do trenowania modelu. To duży plus dla firm i użytkowników, którzy pracują nad poufnymi projektami.

4. Elastyczność dzięki Wielu Modelom

Qwen 2.5 oferuje użytkownikom innowacyjną możliwość wyboru spośród kilku wersji modelu, co stanowi niezwykle praktyczne rozwiązanie. Podobnie jak w ChatGPT, użytkownicy mogą eksperymentować z różnymi wersjami, które różnią się parametrami takich jak szybkość przetwarzania i dokładność odpowiedzi.

Ta elastyczność pozwala na dopasowanie modelu do konkretnych potrzeb i zastosowań i dzięki temu praca staje się łatwiejsza. Przykładowo, jeśli zależy nam na błyskawicznej odpowiedzi w prostym zadaniu, możemy wybrać wersję nastawioną na szybkość. Z kolei przy skomplikowanych, wymagających precyzji zadaniach, np. analizie dokumentów prawnych czy opracowaniu szczegółowego raportu, warto sięgnąć po model oferujący najwyższą dokładność.

Możliwość swobodnego przełączania się między wersjami modelu to prawdziwy komfort dla użytkowników. Można szybko testować, która wersja sprawdza się najlepiej w danym kontekście i która będzie nam bardziej odpowiadać – czy to podczas tworzenia treści marketingowych, tłumaczeń, programowania, czy też prowadzenia zaawansowanych analiz

Qwen vs. DeepSeek vs. ChatGPT: Kto Rządzi?

Szybkość

Tu Qwen 2.5 niestety na obecną chwilę przegrywa walkę, przynajmniej w kwestii szybkości działania. Generowanie odpowiedzi trwa nawet 2-3 razy dłużej niż w DeepSeek i ChatGPT-4. Opóźnienia są szczególnie odczuwalne przy złożonych zapytaniach (np. generowanie długiego kodu). Plusem jest na pewno to, że przynajmniej u mnie podczas testów i generowania długiego kodu czy dłuższych odpowiedzi, ani razu się nie zaciął i nie było potrzeby klikania aby kontynuował odpowiedź.

• DeepSeek: Król szybkości. Idealny, gdy potrzebujesz natychmiastowej odpowiedzi.

• ChatGPT: Zależnie od wersji (3.5 jest szybszy, 4 – wolniejszy, ale dokładniejszy).

• Qwen 2.5-Plus: Cierpliwość to podstawa.

Jakość Kodowania

• Qwen 2.5: Analityczny. Często proponuje poprawne rozwiązania w odpowiedzi na powierzone zadania i wyjaśnia ich zalety.

• DeepSeek: Skupia się na szybkich, praktycznych snippetach.

• ChatGPT-4: Uniwersalny, ale czasem zbyt „gadatliwy”.

Dojrzałość Funkcji

• Multimodalność: ChatGPT (DALL·E, przetwarzanie obrazów) > Qwen (tylko w dwóch modelach działa obecnie ładowanie obrazków??) > DeepSeek (ograniczona obsługa plików).

Przyszłość Qwen 2.5-Plus: Czy to narzędzie ma potencjał?

Mimo pewnych drobnych niedoskonałości, Qwen 2.5 to bardziej obiecujący „underdog” wśród AI. Jeśli twórcy:

• Przyspieszą działanie modelu,

• Usprawnią obsługę multimediów,

• Rozwiną funkcję generowania wideo,

Model ten może zagrozić nawet ChatGPT, zwłaszcza gdy zostanie dodana funkcja generowania video i jeśli okaże się ona dobra. Już teraz warto go obserwować, zwłaszcza jeśli szukasz AI specjalizującego się w kodowaniu i z funkcją czatu tymczasowego.

Podsumowanie: Dla kogo jest Qwen 2.5?

• Programiści – ze względu na jakość kodowania.

• Firmy – dzięki trybowi tymczasowemu.

• Fani nowinek technologicznych – jako pierwszy testować przyszłe funkcje (np. wideo).

Przedstawione powyżej spostrzeżenia są owocem moich osobistych doświadczeń i refleksji. Najlepszym sposobem, aby ocenić rzeczywistą przydatność tego modelu, jest samodzielne przetestowanie jego możliwości. Zachęcam Cię do własnych eksperymentów i wyciągnięcia własnych wniosków, które pozwolą Ci odkryć, jak model sprawdza się w Twoich konkretnych zastosowaniach.