Faceoff Gergasi Cina: DeepSeek-V3 vs Qwen2.5

Generative AI (genai) telah meletup dalam dua tahun yang lalu, membuat kesan global. Walaupun Amerika Syarikat mengetuai LLMs seperti GPT-4O, Gemini, dan Claude, dan Perancis dengan Mistral AI, Baidu dan Alibaba China baru-baru ini memasuki arena dengan Deepseek dan Qwen. Perbandingan ini meneliti DeepSeek V3 dan Qwen 2.5, meneroka ciri dan prestasi mereka.

Jadual Kandungan

• DeepSeek-V3: Gambaran Keseluruhan
  • Mengakses DeepSeek-V3
• qwen2.5: Gambaran keseluruhan
  • mengakses qwen2.5
• DeepSeek-V3 vs Qwen2.5: Perbandingan terperinci
  • keupayaan penalaran
  • analisis imej
  • Analisis Dokumen
  Penciptaan Kandungan
  Pengekodan pengekodan
DeepSeek-V3 atau Qwen2.5: Keputusan
Soalan Lazim

DeepSeek-V3: Gambaran Keseluruhan

DeepSeek-V3, dari Baidu, adalah sumber terbuka yang membanggakan 671 bilion parameter, dilatih pada token berkualiti tinggi 14.8 trilion. Direka untuk penyelidikan dan penggunaan komersil, ia menawarkan fleksibiliti dan kecemerlangan dalam matematik, pengekodan, penalaran, dan tugas berbilang bahasa. Panjang konteksnya meliputi token 128K, mengendalikan input bentuk panjang dengan berkesan. Membina debutnya 2023, V3 melepasi model seperti GPT-4O dan Llama 3.1 dalam pelbagai tanda aras.

Bacaan Lanjut: Kajian positif Andrej Karpathy mengenai latihan kos efektif DeepSeek V3.

Mengakses DeepSeek-V3:

Lawati:

https://www.php.cn/link/8003c8cdbcb8ca55652d4b2c5569d748
1. Daftar dan klik "Mula Sekarang."
qwen2.5: Gambaran keseluruhan

Alibaba Cloud's QWEN.5 adalah LLM yang padat, decoder sahaja yang terdapat dalam pelbagai saiz (0.5B hingga 72B parameter). Dioptimumkan untuk pengajaran-berikut, output berstruktur (JSON, Tables), pengekodan, dan penyelesaian masalah matematik, ia menyokong lebih daripada 29 bahasa dan panjang konteks token 128k. Sebelum ini hanya boleh diakses melalui muka pelukan dan github, Qwen2.5 kini mempunyai antara muka web yang mesra pengguna.

Mengakses qwen2.5:

pergi ke: https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8

Daftar atau log masuk.
DeepSeek-V3 vs Qwen2.5: Perbandingan terperinci

Perbandingan ini menilai kedua -dua LLMS dalam lima tugas: penalaran, analisis imej, analisis dokumen, penciptaan kandungan, dan pengekodan.

Keupayaan penalaran:

prompt: Masalah yang melibatkan pengoptimuman aliran kerja, mengira keuntungan kecekapan terhadap peningkatan kos operasi.

output: Kedua -dua model betul menyelesaikan masalah. Sambutan DeepSeek V3 lebih jelas dan lebih ringkas.

Pemerhatian: Kedua -dua model mencapai hasil yang tepat. Penjelasan berstruktur DeepSeek V3 dan pengiraan yang jelas memberikan pengalaman pengguna yang unggul.

keputusan: DeepSeek-V3: 1 | Qwen2.5: 0

Analisis imej:

prompt: Menganalisis imej papan skor sukan untuk menentukan pasukan pemenang, margin kemenangan, dan perlawanan seterusnya pasukan yang menang.

output: qwen2.5, menggunakan model QVQ-72B-Preview dalam antara muka sembangnya, berjaya menganalisis imej dan memberikan maklumat yang tepat. DeepSeek V3 gagal menganalisis imej.

Pemerhatian: Keupayaan analisis imej semasa DeepSeek V3 adalah terhad kepada pengekstrakan teks. Qwen2.5, memanfaatkan model tambahan, menunjukkan analisis imej unggul.

keputusan: DeepSeek-V3: 0 | Qwen2.5: 1

Analisis Dokumen:

prompt: Mengekstrak pandangan utama dan meringkaskan dokumen yang disediakan.

output: Kedua -dua model memberikan ringkasan. Ringkasan Qwen2.5 lebih komprehensif dan ditangkap lebih banyak nuansa.

Pemerhatian: Walaupun kedua -dua model dilakukan dengan baik, Qwen2.5 menawarkan ringkasan yang lebih terperinci dan berwawasan.

keputusan: DeepSeek-V3: 0 | Qwen2.5: 1

Penciptaan Kandungan:

prompt: Mewujudkan padang perniagaan ringkas dan menarik untuk jenama kesihatan baru.

output: Kedua -dua model menghasilkan padang. Padang Deepseek V3 lebih didorong oleh data dan ringkas, manakala Qwen2.5 lebih fokus naratif.

Pemerhatian: Pitch terbaik bergantung kepada keutamaan pelabur. Pendekatan data DeepSeek V3 mungkin merayu kepada sesetengah orang, manakala naratif Qwen2.5 mungkin bergema dengan orang lain.

keputusan: DeepSeek-V3: 1 | Qwen2.5: 1

Pengekodan pengekodan:

prompt: Menjana kod untuk aplikasi penyempurnaan perkataan yang mudah dan mesra mudah alih untuk kanak-kanak.

output: Kedua -dua model yang dihasilkan kod. Kod DeepSeek V3 lebih canggih dan kaya, tetapi berpotensi lebih kompleks. Kod Qwen2.5 lebih mudah tetapi tidak mempunyai ciri canggih.

Pemerhatian: Kod DeepSeek V3 menawarkan ciri -ciri yang lebih canggih, tetapi kod mudah Qwen2.5 mungkin lebih mudah bagi pemula untuk memahami.

keputusan: DeepSeek-V3: 1 | Qwen2.5: 0

DeepSeek-V3 atau Qwen2.5: Keputusan

DeepSeek V3 menang dengan skor 3-1. Walau bagaimanapun, kedua -dua model menunjukkan potensi yang besar. DeepSeek V3 cemerlang dalam analisis penalaran dan terperinci, manakala Qwen2.5 menawarkan modulariti dan fleksibiliti yang lebih besar. Model "terbaik" bergantung kepada keperluan dan keutamaan khusus.

Soalan -soalan yang sering ditanya

(serupa dengan bahagian FAQ asal, tetapi diubahsuai untuk kesimpulan dan kejelasan.)

Atas ialah kandungan terperinci Faceoff Gergasi Cina: DeepSeek-V3 vs Qwen2.5. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!