Face aux géants chinois: Deepseek-V3 vs qwen2.5

L'IA générative (Genai) a explosé au cours des deux dernières années, ce qui a un impact mondial. Alors que les États-Unis mènent avec des LLM comme GPT-4O, Gemini et Claude, et la France avec Mistral Ai, la Chine Baidu et Alibaba sont récemment entrées dans l'arène avec Deepseek et Qwen, respectivement. Cette comparaison examine Deepseek V3 et Qwen 2.5, explorant leurs fonctionnalités et leurs performances.

Table des matières

• Deepseek-V3: un aperçu
  • Accéder à Deepseek-V3
• qwen2.5: un aperçu
  • Accéder à Qwen2.5
• Deepseek-V3 vs Qwen2.5: une comparaison détaillée
  • Capacités de raisonnement
  • Analyse d'image
  • Analyse des documents
  • Création de contenu
  • Compétence de codage
• Deepseek-V3 ou Qwen2.5: le verdict
• Les questions fréquemment posées

Deepseek-V3: un aperçu

Deepseek-V3, de Baidu, est un LLM open-source avec 671 milliards de paramètres, formés sur 14,8 billions de jetons de haute qualité. Conçu pour la recherche et l'utilisation commerciale, il offre une flexibilité de déploiement et excelle en mathématiques, codage, raisonnement et tâches multilingues. Sa longueur de contexte s'étend à des jetons 128K, gérant efficacement les entrées longues. S'appuyant sur ses débuts en 2023, V3 dépasse les modèles comme GPT-4O et LLAMA 3.1 dans divers repères.

Lire plus approfondie: la revue positive d'Andrej Karpathy de la formation rentable de Deepseek V3.

Accès à Deepseek-V3:

1. Visitez: https://www.php.cn/link/8003c8cdbcb8ca55652d4b2c5569d748 .
2. Inscrivez-vous et cliquez sur "Démarrer maintenant."

qwen2.5: un aperçu

QWEN2.5 d'Alibaba Cloud est un LLM dense et uniquement disponible en différentes tailles (0,5b à 72b paramètres). Optimisé pour le suivi des instructions, les sorties structurées (JSON, les tables), le codage et la résolution de problèmes mathématiques, il prend en charge plus de 29 langues et une longueur de contexte de jeton 128K. Auparavant accessible uniquement via Hugging Face et GitHub, Qwen2.5 propose désormais une interface Web conviviale.

Accès à Qwen2.5:

1. allez à: https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8 .
2. Inscrivez-vous ou connectez-vous.

Deepseek-V3 vs Qwen2.5: une comparaison détaillée

Cette comparaison évalue les deux LLM sur cinq tâches: raisonnement, analyse d'image, analyse de documents, création de contenu et codage.

Capacités de raisonnement:

Invite: Un problème impliquant l'optimisation du flux de travail, calculant les gains d'efficacité contre l'augmentation des coûts opérationnels.

Sortie: Les deux modèles ont correctement résolu le problème. La réponse de Deepseek V3 était plus claire et plus concise.

Observations: Les deux modèles ont obtenu des résultats précis. L'explication structurée de Deepseek V3 et des calculs clairs ont fourni une expérience utilisateur supérieure.

Verdict: Deepseek-V3: 1 | Qwen2.5: 0

Analyse d'image:

Invite: Analyser une image du tableau de bord du sport pour déterminer l'équipe gagnante, la marge de la victoire et le prochain match de l'équipe gagnante.

Sortie: qwen2.5, en utilisant le modèle QVQ-72B-Preview dans son interface de chat, a analysé avec succès l'image et fourni des informations précises. Deepseek V3 n'a pas analysé l'image.

Observations: Les capacités d'analyse actuelle de Deepseek V3 sont limitées à l'extraction de texte. Qwen2.5, tirant parti de modèles supplémentaires, a démontré une analyse d'image supérieure.

Verdict: Deepseek-V3: 0 | Qwen2.5: 1

Analyse des documents:

Invite: Extraction des informations de clés et résumer un document fourni.

Sortie: Les deux modèles ont fourni des résumés. Le résumé de Qwen2.5 était plus complet et a capturé plus de nuances.

Observations: Bien que les deux modèles aient bien fonctionné, Qwen2.5 a offert un résumé plus détaillé et perspicace.

Verdict: Deepseek-V3: 0 | Qwen2.5: 1

Création de contenu:

Invite: Création d'un argument commercial concis et engageant pour une nouvelle marque de bien-être.

Sortie: Les deux modèles ont produit des hauteurs. La hauteur de Deepseek V3 était plus axée sur les données et concise, tandis que les QWEN2.5 étaient plus axés sur le récit.

Observations: Le meilleur terrain dépend de la préférence des investisseurs. L'approche axée sur les données de Deepseek V3 pourrait faire appel à certains, tandis que le récit de Qwen2.5 pourrait résonner avec d'autres.

Verdict: Deepseek-V3: 1 | Qwen2.5: 1

Compétence de codage:

Invite: Génération de code pour une application de complétion de mots simples et adaptée aux mobiles pour les enfants.

Sortie: Les deux modèles ont généré du code. Le code de Deepseek V3 était plus sophistiqué et riche en fonctionnalités, mais potentiellement plus complexe. Le code de Qwen2.5 était plus simple mais manquait de fonctionnalités avancées.

Observations: Le code de Deepseek V3 offrait des fonctionnalités plus avancées, mais le code plus simple de QWEN2.5 pourrait être plus facile pour les débutants à comprendre.

Verdict: Deepseek-V3: 1 | Qwen2.5: 0

deepseek-v3 ou qwen2.5: le verdict

Deepseek V3 gagne avec un score de 3-1. Cependant, les deux modèles démontrent un potentiel significatif. Deepseek V3 excelle dans le raisonnement et l'analyse détaillée, tandis que Qwen2.5 offre une plus grande modularité et flexibilité. Le "meilleur" modèle dépend des besoins et des préférences spécifiques.

Questions fréquemment posées

(similaire à la section FAQ d'origine, mais reformulé pour la concision et la clarté.)

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