Melhor do que o DeepSeek? Alibaba lança a versão mais recente de inteligência artificial para competir com gigantes do segmento
A gigante do varejo digital Alibaba anunciou na última terça-feira (28) o lançamento da versão mais recente da sua inteligência artificial em meio ao frenesi do mercado envolvendo a chegada do DeepSeek.
A Alibaba é um dos maiores conglomerados digitais do mundo, fundado em Hangzhou, China. Hoje, ela representa um vasto ecossistema digital com operações em vários setores, incluindo comércio eletrônico, computação em nuvem e serviços financeiros.
Segundo o blog oficial da Alibaba, o modelo visual-linguagem Qwen2.5-VL aprimora significativamente seu antecessor, Qwen2-VL. Essa versão consegue compreender imagens, textos, gráficos e diagramas em geral, além de responder perguntas relacionadas a vídeos com alta precisão.
Além disso, a Alibaba Cloud revelou sua versão mais recente do modelo de linguagem Qwen, conhecido como Qwen2.5-1M, com potencial de competir com outros chatbots, como o ChatGPT e o próprio DeepSeek.
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Características da Qwen, a IA da Alibaba
Assim como o DeepSeek, o Qwen é um modelo de linguagem de código aberto.
“Além disso, a IA lançou uma estrutura de inferência otimizada para processar contextos longos no Github. Esta estrutura é feita sob medida para ajudar os desenvolvedores a implantar a série Qwen2.5-1M de forma mais econômica”, diz o blog da Alibaba.
Como resultado, ao expandir a janela de contexto de modelos de linguagem, a IA pode lidar melhor com tarefas como resumo e geração de documentos longos.
Vale lembrar que a própria startup DeepSeek, que criou o chatbot de mesmo nome, também foi fundada em Hangzhou.
A Alibaba não publicou quanto foi gasto para a criação do modelo de linguagem, mas a versão mais atualizada do DeepSeek custou US$ 5,6 milhões, quebrando o paradigma de que era necessário uma grande quantidade de recursos para criar uma IA generativa.
Em uma análise comparativa dos modelos de linguagem, o Qwen2.5-VL 72B e Gemini-2 Flash (IA do Google) demonstram capacidades similares e de ponta em diversas tarefas, que vão desde “problemas de nível universitário” até leitura de documentos e diagramas. Já o GPT-4.0 apresentou um desempenho competitivo, embora não tenha atingido o mesmo nível de destaque que os dois modelos líderes em todas as tarefas.
