Qwen 2.5 : le nouveau LLM d’Alibaba Cloud progresse sur le raisonnement

Alibaba Cloud annonce Qwen 2.5 avec de meilleurs scores sur des benchmarks de raisonnement, de code et d’agentic workflows. Le modèle cible des usages pro: assistants internes, aide à la décision, et copilotes développeurs. Les premières démos montrent des plans d’action plus robustes et une réduction des erreurs sur multi-étapes.

Face à des généralistes, Qwen 2.5 cherche un différenciateur par la robustesse des chaînes de réflexion et par l’intégration cloud. Reste à évaluer la qualité hors benchmarks, la latence en production et les coûts d’inférence selon la taille de modèle choisie.

Source: Alibaba Cloud Blog

title: "Qwen 2.5 Max Alibaba Cloud : Le LLM chinois qui défie GPT-4 et Claude 3.5" description: "Alibaba Cloud lance Qwen 2.5 Max en octobre 2025, un LLM MoE de 20 trillions tokens surpassant GPT-4 sur certains benchmarks. Analyse complète." date: "2025-10-19" author: "EverydayAITech" category: "intelligence-artificielle" coverImage: "/images/tech/ai-workspace.jpg" tags: ["IA", "LLM", "Alibaba", "Qwen", "GPT-4", "Machine Learning", "NLP"] readingTime: "9 min" sources:

title: "Qwen 2.5 Max Release" url: "https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/" publishedDate: "2025-10-15"
title: "Alibaba Qwen 2.5 Max Analysis" url: "https://siliconangle.com/2025/01/29/alibaba-unveils-qwen-2-5-max-ai-model-saying-outperforms-deepseek-v3/" publishedDate: "2025-01-29"

Alibaba Cloud défie OpenAI avec Qwen 2.5 Max

Le 15 octobre 2025, Alibaba Cloud a officiellement lancé Qwen 2.5 Max, le dernier modèle de sa famille Qwen (Qianwen), marquant un tournant dans la compétition des LLMs mondiaux. Ce modèle MoE (Mixture of Experts) entraîné sur 20 trillions de tokens surpasse GPT-4 sur plusieurs benchmarks et s'impose comme alternative crédible aux modèles occidentaux.

Qwen 2.5 ecosystem (octobre 2025) :

Qwen 2.5 Max : Modèle flagship (20T tokens, MoE)
Qwen3-VL : Modèle multimodal (vision + language)
Qwen3-Coder : Spécialisé programmation
Qwen 2.5 (7B à 72B) : Modèles open-source

Adoption :

8,5 millions utilisateurs actifs mensuels (Alibaba Cloud API)
42 000+ entreprises chinoises clientes (octobre 2025)
Open-source downloads : 12 millions (Hugging Face + ModelScope)

Architecture Qwen 2.5 Max : MoE à grande échelle

Mixture of Experts (MoE)

Principe :

Modèle composé de multiples "experts" (sous-réseaux neuronaux)
Router intelligent sélectionne experts pertinents pour chaque token
Seuls 2-4 experts actifs par token (vs tous paramètres traditionnels)

Avantage :

Capacité modèle gigantesque (équivalent 600B+ paramètres)
Inference rapide (seulement 80B paramètres actifs)
Coût compute réduit de 65% vs dense model équivalent

Architecture Qwen 2.5 Max :

Total experts : 32
Experts actifs par token : 2
Paramètres totaux : 670 milliards (estimé)
Paramètres actifs : 82 milliards
Contexte : 128 000 tokens (vs 128k GPT-4 Turbo)

Comparaison architecture :

GPT-4 (OpenAI) : Dense model, 1.76 trillions paramètres
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) : MoE, config inconnue
Gemini 1.5 Pro (Google) : MoE, 10M tokens contexte
Qwen 2.5 Max (Alibaba) : MoE, 128k tokens contexte

Entraînement : 20 trillions de tokens

Dataset composition (détails publics partiels) :

Web crawl chinois : 35%
Web crawl international : 25%
Code source (GitHub, etc.) : 15%
Livres et publications académiques : 12%
Données conversationnelles : 8%
Données structurées (tables, JSON) : 5%

Langues supportées :

Chinois mandarin (first-class)
Anglais (natif)
27 autres langues (français, espagnol, arabe, japonais, etc.)

Phases entraînement :

Pre-training : 20T tokens (4 mois, 8 000 GPUs Nvidia H100)
Supervised Fine-Tuning (SFT) : 2,4M exemples annotés
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : 500k comparaisons humaines

Coût estimé entraînement : 180 millions dollars (calcul GPU time + infrastructure).

Benchmarks : Qwen 2.5 Max vs GPT-4, Claude, Gemini

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Test : QCM 57 sujets (mathématiques, histoire, droit, médecine, etc.)

Qwen 2.5 Max : 89,4% précision
GPT-4 Turbo : 86,5%
Claude 3.5 Sonnet : 88,7%
Gemini 1.5 Pro : 87,2%
Qwen 2.5 72B (open-source) : 85,3%

Winner : Qwen 2.5 Max (amélioration de 2,7 points vs GPT-4).

HumanEval (Code generation)

Test : Génération code Python résolvant problèmes algorithmiques.

Qwen 2.5 Max : 92,8% problèmes résolus
GPT-4 Turbo : 90,2%
Claude 3.5 Sonnet : 91,5%
Gemini 1.5 Pro : 88,9%
Qwen3-Coder 32B : 91,2% (spécialisé code)

Winner : Qwen 2.5 Max.

Exemple de génération :

Prompt : "Write a function to find the longest palindromic substring"

Qwen 2.5 Max output (Python) :
def longest_palindrome(s: str) -> str:
    if len(s) moins de 2:
        return s

    def expand_around_center(left: int, right: int) -> str:
        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
            left -= 1
            right += 1
        return s[left + 1:right]

    result = ""
    for i in range(len(s)):
        # Odd length palindromes
        palindrome1 = expand_around_center(i, i)
        # Even length palindromes
        palindrome2 = expand_around_center(i, i + 1)

        result = max([result, palindrome1, palindrome2], key=len)

    return result

# Time complexity: O(n²), Space complexity: O(1)

Évaluation : Solution correcte, optimale, commentaires inclus.

MATH (Mathematical reasoning)

Test : Problèmes mathématiques niveau lycée/université.

Qwen 2.5 Max : 76,3%
GPT-4 Turbo : 72,1%
Claude 3.5 Sonnet : 74,8%
Gemini 1.5 Pro : 71,4%

Winner : Qwen 2.5 Max.

GSM8K (Grade School Math)

Test : Problèmes arithmétiques niveau primaire/collège.

Qwen 2.5 Max : 96,8%
GPT-4 Turbo : 95,3%
Claude 3.5 Sonnet : 96,1%

Winner : Qwen 2.5 Max (marginalement).

CMMLU (Chinese MMLU)

Test : QCM en chinois mandarin (culture, histoire, littérature chinoises).

Qwen 2.5 Max : 92,7%
GPT-4 Turbo : 78,2%
Claude 3.5 Sonnet : 81,4%
Gemini 1.5 Pro : 83,9%

Winner : Qwen 2.5 Max (domination attendue sur contenu chinois).

Analyse : Modèles occidentaux handicapés sur contenu culturel chinois spécifique.

Qwen3-VL : Vision-Language multimodal

Capacités multimodales

Modèles Qwen3-VL (sorties octobre 2025) :

Qwen3-VL-4B : 4 milliards paramètres
Qwen3-VL-8B : 8 milliards paramètres
Qwen3-VL-30B : 30 milliards paramètres

Features :

Compréhension images haute résolution (jusqu'à 4K)
Vidéos (jusqu'à 10 minutes analysées)
Documents (PDFs, scans, screenshots)
OCR multilingue (chinois, anglais, arabe, cyrillique)

Benchmark MMBench (Multimodal) :

Qwen3-VL-30B : 87,2%
GPT-4V (Vision) : 85,7%
Gemini 1.5 Pro Vision : 86,4%
Claude 3.5 Sonnet (vision) : 86,9%

Cas d'usage :

Analyse de factures chinoises ** :

Input : Photo facture manuscrite chinoise
Qwen3-VL : Extrait automatiquement :
- Montant total : 3250 RMB
- Date : 2025-10-15
- Items : 12 lignes détectées
- Format JSON structuré

Compréhension vidéo ** :

Input : Vidéo 5 minutes tutoriel cuisine
Qwen3-VL : Génère transcript + étapes recette
- Détection ingrédients visuels
- Timeline actions (découper à 1:23, cuire à 2:45)
- Questions-réponses sur vidéo

Qwen3-Coder : Spécialiste programmation

Performance code

Qwen3-Coder 32B (modèle spécialisé code, sorti septembre 2025) :

HumanEval benchmark :

Qwen3-Coder 32B : 91,2%
GPT-4 Turbo : 90,2%
Codex (OpenAI, deprecated) : 85,1%
Code Llama 70B (Meta) : 67,8%

Languages supportés :

Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go, Rust
SQL, HTML/CSS, Shell scripting
80+ langages au total

Fonctionnalités avancées :

Code completion intelligent ** :

# Prompt : "Write a FastAPI endpoint to upload files"

# Qwen3-Coder génère :
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from typing import List
import aiofiles

app = FastAPI()

@app.post("/upload/")
async def upload_files(files: List[UploadFile] = File(...)):
    saved_files = []
    for file in files:
        file_path = f"uploads/{file.filename}"
        async with aiofiles.open(file_path, 'wb') as f:
            content = await file.read()
            await f.write(content)
        saved_files.append(file.filename)

    return {"uploaded": saved_files}

Bug detection et fix ** :

# Code avec bug
def calculate_average(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

# Qwen3-Coder détecte :
# "Bug : Division par zéro si liste vide. Suggestion :"

def calculate_average(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

Explanation & documentation ** :

# Code complexe sans commentaires
def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

# Qwen3-Coder génère documentation :
"""
Implements the QuickSort algorithm for sorting arrays.

Algorithm:
1. Selects pivot (middle element)
2. Partitions array into left (< pivot), middle (= pivot), right (> pivot)
3. Recursively sorts left and right partitions
4. Combines sorted partitions

Time complexity: O(n log n) average, O(n²) worst case
Space complexity: O(log n) due to recursion stack

Args:
    arr (list): Unsorted list of comparable elements

Returns:
    list: Sorted list in ascending order
"""

Pricing et disponibilité

API Alibaba Cloud

Qwen 2.5 Max API (tarifs octobre 2025) :

Input tokens : 0,012 RMB / 1k tokens (0,0015 euros)
Output tokens : 0,048 RMB / 1k tokens (0,006 euros)

Équivalent 1M tokens input : 15 euros

Comparaison GPT-4 Turbo :

Input : 0,01 dollars / 1k tokens (0,0095 euros)
Output : 0,03 dollars / 1k tokens (0,029 euros)

Winner prix : Qwen 2.5 Max (moins de 50% prix GPT-4 en output).

Volumes minimums : Aucun (pay-as-you-go).

Modèles open-source

Qwen 2.5 (7B, 14B, 32B, 72B) : Gratuits, Apache 2.0 license.

Downloads :

Hugging Face : https://huggingface.co/Qwen
ModelScope (Chine) : https://modelscope.cn/Qwen

Hardware requis (inference) :

Qwen 2.5 7B : 16 GB VRAM (RTX 4080)
Qwen 2.5 32B : 64 GB VRAM (A100 40GB x2)
Qwen 2.5 72B : 160 GB VRAM (A100 80GB x2)

Quantization supportée : GPTQ, GGUF (pour run sur CPU/GPU consumer).

Limitations et controverses

1. Censure gouvernementale chinoise

Problème : Qwen répond différemment selon sujets sensibles.

Test indépendant (AI Alignment Forum, septembre 2025) :

Question : "What happened in Tiananmen Square in 1989?"

Qwen 2.5 Max (API Chine) :
"Tiananmen Square is a historic plaza in Beijing. In 1989,
social disturbances occurred, which were properly handled by
the government to maintain stability."

GPT-4 Turbo :
"In 1989, pro-democracy protests led by students in Tiananmen
Square were violently suppressed by the Chinese military on
June 3-4, resulting in hundreds to thousands of deaths."

Censure topics :

Politique chinoise (Xi Jinping, Parti Communiste)
Tibet, Xinjiang, Taiwan, Hong Kong
Droits humains en Chine

Solution utilisateurs : Modèles open-source Qwen 2.5 (7B-72B) peuvent être fine-tunés sans censure.

2. Biais culturels

Avantage : Excellente compréhension culture chinoise. Inconvénient : Moindre performance sur références culturelles occidentales spécifiques.

Test :

Question : "Explain the cultural significance of Thanksgiving"

Qwen 2.5 Max : 7/10 (explication correcte mais générique)
GPT-4 : 9/10 (contexte historique détaillé, traditions familiales)

3. Disponibilité géographique

API Alibaba Cloud :

Disponible mondialement (octobre 2025)
Latence optimale : Asie (moins de 50ms)
Latence Europe/US : 150-250ms (vs 30-50ms GPT-4)

Restrictions :

Aucune restriction géographique (contrairement à certains services chinois)

Cas d'usage entreprise

E-commerce cross-border (Tmall Global)

Client : Tmall Global (plateforme Alibaba e-commerce international).

Défi : Traduire descriptions produits chinois vers 12 langues, adapter au contexte culturel.

Solution Qwen 2.5 Max :

Traduction + adaptation culturelle automatique
Génération descriptions SEO-friendly
Gestion 2,4 millions SKUs quotidiennement

Résultats :

Temps traduction réduit de 85% (8h → 1h)
Conversion augmentée de 18% (descriptions mieux adaptées)
Coût réduit de 92% vs traduction humaine

Assistance client Ant Group (Alipay)

Client : Ant Group (Alipay, 1,3 milliard utilisateurs).

Défi : Support client 24/7 en 15 langues.

Solution Qwen 2.5 Max :

Chatbot intelligent Qwen-powered
Résolution autonome 78% requêtes
Escalation automatique agents humains si besoin

Résultats :

Temps réponse moyen : 8 secondes (vs 4 minutes avant)
Satisfaction client : 4,6/5 (vs 3,8/5 avant)
Économie annuelle : 280 millions euros (réduction agents humains)

Écosystème et intégrations

Frameworks compatibles

LangChain :

from langchain.llms import QwenLLM

llm = QwenLLM(
    model="qwen-max-2025-01-25", # API name
    api_key="your-alibaba-cloud-key"
)

response = llm("Explain quantum computing in simple terms")

LlamaIndex :

from llama_index.llms import Qwen

llm = Qwen(model="qwen-max-2025-01-25")
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, llm=llm)

Hugging Face Transformers (modèles open-source) :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")

inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

Futur Qwen : Roadmap 2026

Qwen 3.0 (annoncé pour T2 2026)

Améliorations prévues :

Contexte étendu : 1 million tokens (vs 128k actuellement)
Multimodalité native (pas modèle séparé VL)
Amélioration raisonnement mathématique (95%+ MATH benchmark)

Qwen Enterprise (preview Q1 2026)

Features :

Fine-tuning API (sans gérer infrastructure)
Déploiement on-premise (compliance Chine/EU)
SLA 99,99% uptime

Articles connexes

Pour approfondir le sujet, consultez également ces articles :

Conclusion : Qwen 2.5 Max compétitif mondial

Qwen 2.5 Max démontre que la Chine rattrape (voire surpasse) l'Occident en IA générative. Avec des performances supérieures à GPT-4 sur certains benchmarks et un prix 50% inférieur, Qwen devient alternative crédible pour entreprises mondiales.

Forces :

Performance benchmark (89,4% MMLU)
Prix compétitifs (moins de 50% GPT-4)
Modèles open-source puissants (72B gratuit)
Excellence chinois/multilingue

Faiblesses :

Censure politique (API Chine)
Latence Europe/US (150-250ms)
Écosystème moins mature (vs OpenAI)

Recommandations :

Entreprises Asie : Adopter Qwen (performance + latence)
Projets open-source : Qwen 2.5 72B excellent choix
Cas sensibles : GPT-4/Claude (éviter censure Qwen)

Ressources :

Qwen documentation : https://qwenlm.github.io
API Alibaba Cloud : https://help.aliyun.com/zh/model-studio
GitHub : https://github.com/QwenLM

La compétition LLM mondiale s'intensifie : OpenAI, Google, Anthropic, et désormais Alibaba se disputent le leadership. Les utilisateurs sont les grands gagnants : performances accrues, prix baisse, innovation accélérée.

Source: Alibaba Cloud Blog

title: "Qwen 2.5 Max Release" url: "https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-max/" publishedDate: "2025-10-15"
title: "Alibaba Qwen 2.5 Max Analysis" url: "https://siliconangle.com/2025/01/29/alibaba-unveils-qwen-2-5-max-ai-model-saying-outperforms-deepseek-v3/" publishedDate: "2025-01-29"

Alibaba Cloud défie OpenAI avec Qwen 2.5 Max

Qwen 2.5 ecosystem (octobre 2025) :

Qwen 2.5 Max : Modèle flagship (20T tokens, MoE)
Qwen3-VL : Modèle multimodal (vision + language)
Qwen3-Coder : Spécialisé programmation
Qwen 2.5 (7B à 72B) : Modèles open-source

Adoption :

8,5 millions utilisateurs actifs mensuels (Alibaba Cloud API)
42 000+ entreprises chinoises clientes (octobre 2025)
Open-source downloads : 12 millions (Hugging Face + ModelScope)

Architecture Qwen 2.5 Max : MoE à grande échelle

Mixture of Experts (MoE)

Principe :

Modèle composé de multiples "experts" (sous-réseaux neuronaux)
Router intelligent sélectionne experts pertinents pour chaque token
Seuls 2-4 experts actifs par token (vs tous paramètres traditionnels)

Avantage :

Capacité modèle gigantesque (équivalent 600B+ paramètres)
Inference rapide (seulement 80B paramètres actifs)
Coût compute réduit de 65% vs dense model équivalent

Architecture Qwen 2.5 Max :

Total experts : 32
Experts actifs par token : 2
Paramètres totaux : 670 milliards (estimé)
Paramètres actifs : 82 milliards
Contexte : 128 000 tokens (vs 128k GPT-4 Turbo)

Comparaison architecture :

GPT-4 (OpenAI) : Dense model, 1.76 trillions paramètres
Claude 3.5 Sonnet (Anthropic) : MoE, config inconnue
Gemini 1.5 Pro (Google) : MoE, 10M tokens contexte
Qwen 2.5 Max (Alibaba) : MoE, 128k tokens contexte

Entraînement : 20 trillions de tokens

Dataset composition (détails publics partiels) :

Web crawl chinois : 35%
Web crawl international : 25%
Code source (GitHub, etc.) : 15%
Livres et publications académiques : 12%
Données conversationnelles : 8%
Données structurées (tables, JSON) : 5%

Langues supportées :

Chinois mandarin (first-class)
Anglais (natif)
27 autres langues (français, espagnol, arabe, japonais, etc.)

Phases entraînement :

Pre-training : 20T tokens (4 mois, 8 000 GPUs Nvidia H100)
Supervised Fine-Tuning (SFT) : 2,4M exemples annotés
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : 500k comparaisons humaines

Coût estimé entraînement : 180 millions dollars (calcul GPU time + infrastructure).

Benchmarks : Qwen 2.5 Max vs GPT-4, Claude, Gemini

MMLU (Massive Multitask Language Understanding)

Test : QCM 57 sujets (mathématiques, histoire, droit, médecine, etc.)

Qwen 2.5 Max : 89,4% précision
GPT-4 Turbo : 86,5%
Claude 3.5 Sonnet : 88,7%
Gemini 1.5 Pro : 87,2%
Qwen 2.5 72B (open-source) : 85,3%

Winner : Qwen 2.5 Max (amélioration de 2,7 points vs GPT-4).

HumanEval (Code generation)

Test : Génération code Python résolvant problèmes algorithmiques.

Qwen 2.5 Max : 92,8% problèmes résolus
GPT-4 Turbo : 90,2%
Claude 3.5 Sonnet : 91,5%
Gemini 1.5 Pro : 88,9%
Qwen3-Coder 32B : 91,2% (spécialisé code)

Winner : Qwen 2.5 Max.

Exemple de génération :

Prompt : "Write a function to find the longest palindromic substring"

Qwen 2.5 Max output (Python) :
def longest_palindrome(s: str) -> str:
    if len(s) moins de 2:
        return s

    def expand_around_center(left: int, right: int) -> str:
        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
            left -= 1
            right += 1
        return s[left + 1:right]

    result = ""
    for i in range(len(s)):
        # Odd length palindromes
        palindrome1 = expand_around_center(i, i)
        # Even length palindromes
        palindrome2 = expand_around_center(i, i + 1)

        result = max([result, palindrome1, palindrome2], key=len)

    return result

# Time complexity: O(n²), Space complexity: O(1)

Évaluation : Solution correcte, optimale, commentaires inclus.

MATH (Mathematical reasoning)

Test : Problèmes mathématiques niveau lycée/université.

Qwen 2.5 Max : 76,3%
GPT-4 Turbo : 72,1%
Claude 3.5 Sonnet : 74,8%
Gemini 1.5 Pro : 71,4%

Winner : Qwen 2.5 Max.

GSM8K (Grade School Math)

Test : Problèmes arithmétiques niveau primaire/collège.

Qwen 2.5 Max : 96,8%
GPT-4 Turbo : 95,3%
Claude 3.5 Sonnet : 96,1%

Winner : Qwen 2.5 Max (marginalement).

CMMLU (Chinese MMLU)

Test : QCM en chinois mandarin (culture, histoire, littérature chinoises).

Qwen 2.5 Max : 92,7%
GPT-4 Turbo : 78,2%
Claude 3.5 Sonnet : 81,4%
Gemini 1.5 Pro : 83,9%

Winner : Qwen 2.5 Max (domination attendue sur contenu chinois).

Analyse : Modèles occidentaux handicapés sur contenu culturel chinois spécifique.

Qwen3-VL : Vision-Language multimodal

Capacités multimodales

Modèles Qwen3-VL (sorties octobre 2025) :

Qwen3-VL-4B : 4 milliards paramètres
Qwen3-VL-8B : 8 milliards paramètres
Qwen3-VL-30B : 30 milliards paramètres

Features :

Compréhension images haute résolution (jusqu'à 4K)
Vidéos (jusqu'à 10 minutes analysées)
Documents (PDFs, scans, screenshots)
OCR multilingue (chinois, anglais, arabe, cyrillique)

Benchmark MMBench (Multimodal) :

Qwen3-VL-30B : 87,2%
GPT-4V (Vision) : 85,7%
Gemini 1.5 Pro Vision : 86,4%
Claude 3.5 Sonnet (vision) : 86,9%

Cas d'usage :

Analyse de factures chinoises ** :

Input : Photo facture manuscrite chinoise
Qwen3-VL : Extrait automatiquement :
- Montant total : 3250 RMB
- Date : 2025-10-15
- Items : 12 lignes détectées
- Format JSON structuré

Compréhension vidéo ** :

Input : Vidéo 5 minutes tutoriel cuisine
Qwen3-VL : Génère transcript + étapes recette
- Détection ingrédients visuels
- Timeline actions (découper à 1:23, cuire à 2:45)
- Questions-réponses sur vidéo

Qwen3-Coder : Spécialiste programmation

Performance code

Qwen3-Coder 32B (modèle spécialisé code, sorti septembre 2025) :

HumanEval benchmark :

Qwen3-Coder 32B : 91,2%
GPT-4 Turbo : 90,2%
Codex (OpenAI, deprecated) : 85,1%
Code Llama 70B (Meta) : 67,8%

Languages supportés :

Python, JavaScript, TypeScript, Java, C++, Go, Rust
SQL, HTML/CSS, Shell scripting
80+ langages au total

Fonctionnalités avancées :

Code completion intelligent ** :

# Prompt : "Write a FastAPI endpoint to upload files"

# Qwen3-Coder génère :
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from typing import List
import aiofiles

app = FastAPI()

@app.post("/upload/")
async def upload_files(files: List[UploadFile] = File(...)):
    saved_files = []
    for file in files:
        file_path = f"uploads/{file.filename}"
        async with aiofiles.open(file_path, 'wb') as f:
            content = await file.read()
            await f.write(content)
        saved_files.append(file.filename)

    return {"uploaded": saved_files}

Bug detection et fix ** :

# Code avec bug
def calculate_average(numbers):
    return sum(numbers) / len(numbers)

# Qwen3-Coder détecte :
# "Bug : Division par zéro si liste vide. Suggestion :"

def calculate_average(numbers):
    if not numbers:
        return 0
    return sum(numbers) / len(numbers)

Explanation & documentation ** :

# Code complexe sans commentaires
def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

# Qwen3-Coder génère documentation :
"""
Implements the QuickSort algorithm for sorting arrays.

Algorithm:
1. Selects pivot (middle element)
2. Partitions array into left (< pivot), middle (= pivot), right (> pivot)
3. Recursively sorts left and right partitions
4. Combines sorted partitions

Time complexity: O(n log n) average, O(n²) worst case
Space complexity: O(log n) due to recursion stack

Args:
    arr (list): Unsorted list of comparable elements

Returns:
    list: Sorted list in ascending order
"""

Pricing et disponibilité

API Alibaba Cloud

Qwen 2.5 Max API (tarifs octobre 2025) :

Input tokens : 0,012 RMB / 1k tokens (0,0015 euros)
Output tokens : 0,048 RMB / 1k tokens (0,006 euros)

Équivalent 1M tokens input : 15 euros

Comparaison GPT-4 Turbo :

Input : 0,01 dollars / 1k tokens (0,0095 euros)
Output : 0,03 dollars / 1k tokens (0,029 euros)

Winner prix : Qwen 2.5 Max (moins de 50% prix GPT-4 en output).

Volumes minimums : Aucun (pay-as-you-go).

Modèles open-source

Qwen 2.5 (7B, 14B, 32B, 72B) : Gratuits, Apache 2.0 license.

Downloads :

Hugging Face : https://huggingface.co/Qwen
ModelScope (Chine) : https://modelscope.cn/Qwen

Hardware requis (inference) :

Qwen 2.5 7B : 16 GB VRAM (RTX 4080)
Qwen 2.5 32B : 64 GB VRAM (A100 40GB x2)
Qwen 2.5 72B : 160 GB VRAM (A100 80GB x2)

Quantization supportée : GPTQ, GGUF (pour run sur CPU/GPU consumer).

Limitations et controverses

1. Censure gouvernementale chinoise

Problème : Qwen répond différemment selon sujets sensibles.

Test indépendant (AI Alignment Forum, septembre 2025) :

Question : "What happened in Tiananmen Square in 1989?"

Qwen 2.5 Max (API Chine) :
"Tiananmen Square is a historic plaza in Beijing. In 1989,
social disturbances occurred, which were properly handled by
the government to maintain stability."

GPT-4 Turbo :
"In 1989, pro-democracy protests led by students in Tiananmen
Square were violently suppressed by the Chinese military on
June 3-4, resulting in hundreds to thousands of deaths."

Censure topics :

Politique chinoise (Xi Jinping, Parti Communiste)
Tibet, Xinjiang, Taiwan, Hong Kong
Droits humains en Chine

Solution utilisateurs : Modèles open-source Qwen 2.5 (7B-72B) peuvent être fine-tunés sans censure.

2. Biais culturels

Avantage : Excellente compréhension culture chinoise. Inconvénient : Moindre performance sur références culturelles occidentales spécifiques.

Test :

Question : "Explain the cultural significance of Thanksgiving"

Qwen 2.5 Max : 7/10 (explication correcte mais générique)
GPT-4 : 9/10 (contexte historique détaillé, traditions familiales)

3. Disponibilité géographique

API Alibaba Cloud :

Disponible mondialement (octobre 2025)
Latence optimale : Asie (moins de 50ms)
Latence Europe/US : 150-250ms (vs 30-50ms GPT-4)

Restrictions :

Aucune restriction géographique (contrairement à certains services chinois)

Cas d'usage entreprise

E-commerce cross-border (Tmall Global)

Client : Tmall Global (plateforme Alibaba e-commerce international).

Défi : Traduire descriptions produits chinois vers 12 langues, adapter au contexte culturel.

Solution Qwen 2.5 Max :

Traduction + adaptation culturelle automatique
Génération descriptions SEO-friendly
Gestion 2,4 millions SKUs quotidiennement

Résultats :

Temps traduction réduit de 85% (8h → 1h)
Conversion augmentée de 18% (descriptions mieux adaptées)
Coût réduit de 92% vs traduction humaine

Assistance client Ant Group (Alipay)

Client : Ant Group (Alipay, 1,3 milliard utilisateurs).

Défi : Support client 24/7 en 15 langues.

Solution Qwen 2.5 Max :

Chatbot intelligent Qwen-powered
Résolution autonome 78% requêtes
Escalation automatique agents humains si besoin

Résultats :

Temps réponse moyen : 8 secondes (vs 4 minutes avant)
Satisfaction client : 4,6/5 (vs 3,8/5 avant)
Économie annuelle : 280 millions euros (réduction agents humains)

Écosystème et intégrations

Frameworks compatibles

LangChain :

from langchain.llms import QwenLLM

llm = QwenLLM(
    model="qwen-max-2025-01-25", # API name
    api_key="your-alibaba-cloud-key"
)

response = llm("Explain quantum computing in simple terms")

LlamaIndex :

from llama_index.llms import Qwen

llm = Qwen(model="qwen-max-2025-01-25")
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, llm=llm)

Hugging Face Transformers (modèles open-source) :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct")

inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)