이 중국 기술 거인은 방금 AI 챗봇을 출시했으며 Deepseek보다 낫습니다.

DeepSeek가 헤드 라인을 퇴색시키기 전에 다른 중국 AI 모델이이를 향상 시켰습니다. 중국 전자 상거래 거대 Alibaba는 Qwen 제품군 AI 모델의 새로운 버전을 발표했으며, 일부 주요 영역에서는 Deepseek 및 Chatgpt보다 좋아할 것입니다.

Qwen Max는 무엇입니까?

Qwen Max는 Alibaba의 Qwen AI 제품군에서 최신의 가장 강력한 AI 모델입니다. 현재 다음 Qwen AI 모델을 사용할 수 있습니다.

qwen2.5-plus

qwen2.5-max

qwen2.5-vl-72b-instruct
• QWEN2.5-14B-Instruct-1m
QVQ-72B-PREVIEW
QWQ-32B-PREVIEW
QWEN2.5-CODER-32B -instruct
• qwen2.5-turbo
• qwen2.5-72b-instruct
• 위의 모든 모델은 무료로 사용할 수 있습니다. 이메일, Google 또는 Github를 통해 계정. Qwen의 AI 모델도 오픈 소스이므로 Github 또는 Huggingface에서 찾을 수 있습니다. 또한 장치에 로컬로 설치할 수있어 (사양에 따라) AI 오프라인을 실행할 수 있습니다.
Qwen2.5-Max는 72 억 개의 매개 변수 혼합 엑스 퍼트입니다 ( Moe) 모델은 29 개 언어를 지원하며 20 조의 토큰에 대해 교육을받습니다. 또한 단일 대화에서 최대 128,000 개의 토큰을 처리 할 수 ​​있습니다. 이는 AI를 통해 긴 문서를 실행하는 데 문제가되지 않습니다. 데이터와 함께 작업하는 경우 Qwen은 테이블, CSV 및 JSON 파일과 같은 구조화 된 형식을 처리 할 수 ​​있습니다.
• 이름에서 알 수 있듯이 일부 Qwen 모델은 특정 작업에서 더 좋습니다. 예를 들어, QWEN2.5-Coder-32B-무역 구조는 코딩 작업에 탁월한 반면 QWQ-32B- 프리뷰는 사고와 추론이 가능합니다. 모든 모델이 모든 것을 할 수있는 것은 아니지만 대부분의 모델은 이미지 및 비디오 생성뿐만 아니라 텍스트 프롬프트를 처리 할 수 ​​있습니다. 또 다른 독특한 기능은 두 모델을 결합하는 기능입니다. 내 경험상, 두 버전을 더 강력한 페어링으로 결합 할 때 약간 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, QWEN2.5-MAX와 QWEN2.5-CODER-32B-MAX를 출력에 대한 프롬프트와 문제가 적은 코드를 생성하는 데 도움이되었습니다.
  Qwen의 웹 사이트는 공식적으로 액세스 할 수있는 유일한 장소입니다. AI 모델. 프롬프트를 입력하고 텍스트로 작업 할 수 있지만 이미지 및 비디오 생성 기능도 여러 종횡비가 있습니다. 아직 출시되지 않은 웹 검색 기능이 있습니다.

  단점에서 Qwen은 프롬프트를 처리하는 데 시간이 걸립니다. 그래서 처음에는 웹 사이트가 올바르게 작동하지 않는다고 생각했습니다. 대화에서 보내는 첫 번째 프롬프트는 응답을 생성하는 데 약 30 초가 걸릴 수 있다는 것을 알았습니다. 그 후 응답 속도가 높아집니다.

  이미지와 비디오는 예상보다 빠르게 생성됩니다. 품질이나 현실주의와 관련하여 최상위 라인은 아니지만, 빠른 이미지를 꼬집어 야한다면, 그들은 그렇게 할 것입니다. 대부분의 생성 된 미디어에서도 상당한 양의 임의의 아티팩트를 기대할 수 있습니다.

  응답 시간은 서버로드로 인해 발생할 수 있습니다. Deepseek 및 Chatgpt. 때때로 대기열에 요청이 너무 많아서 Qwen에 연결하는 오류를 받았습니다.

  Qwen은 DeepSeek보다 낫습니까? 기술적으로 말하면, Qwen은 전반적으로 Deepseek보다 낫습니다. Alibaba의 모델은 상호 작용하는 것이 더 자연스럽고 약간 더 빠르게 진행됩니다. 그러나 벤치 마크 결과를 무시하려면 둘 사이의 차이점을 찾기가 어려울 것입니다. DeepSeek보다 Qwen의 주요 장점은 인간 선호도와 더 잘 정렬되어 더 복잡한 프롬프트를 입력하고 미세 조정없이 정확한 응답을 쉽게 얻을 수 있습니다. 간단한 원 라이너조차도 많은 정보로 상당히 상세한 응답을 생성 할 수 있습니다. DeepSeek는 훌륭한 AI 모델이지만 원하는 결과를 얻기 전에 몇 번의 시도와 신속한 엔지니어링을 취할 수 있습니다.

  일반적인 지식과 사실 정확도와 관련하여 두 모델 모두 비슷하게 수행되지만 Qwen. 사실 일관성과 관련하여 약간의 우위가 있습니다.

  DeepSeek이 명확한 승자 인 한 가지 영역은 사용 비용입니다. DeepSeek은 백만 달러당 $ 0.25, Qwen은 $ 0.38입니다. 즉, GPT-4O와 Claude 3.5가 제공하는 $ 5와 $ 3 요금보다 여전히 훨씬 저렴합니다.

  벤치 마크 비교

  앞에서 언급했듯이 Qwen 벤치 마크에 관해서는. 벤치 마크

  Qwen 2.5 max

  deepseek v3 r1

  Arena-Hard

  Benchmark	Qwen 2.5 Max	DeepSeek V3 R1
  Arena-Hard	89.4	85.5
  MMLU-Pro	76.1	75.9
  GPQA-Diamond	60.1	59.1
  LiveCodeBench	38.7	37.6
  LiveBench	62.2	60.5

  76.1 gpqa- 다이아몬드 60.1 livecodebench 38.7 LiveBench 벤치 마크는 Qwen의 인간 가치에 대한 더 나은 이해와 조정을 분명히 보여줍니다. 그 외에도, 지식과 추론, 일반적인 지식, 코딩 및 전반적인 능력과 관련하여, 그것은 Deepseek보다 약간 낫습니다.
  중국 의이 두 AI 모델은 AI 개발을위한 새로운 벤치 마크를 도입했습니다. 그러나 DeepSeek이 이미 첫 번째 데이터 위반을 겪었다는 것을 고려할 때 특히 보안 및 개인 정보 보호 문제가 있습니다. 그럼에도 불구하고 Qwen과 Deepseek의 AI 모델은 성능면에서 서부 대응 자보다 분명히 낫고 AI 세계를 실제로 우위에 두었습니다.

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