中國巨人面對面：DeepSeek-V3 vs Qwen2.5

在過去的兩年中，

生成的AI（Genai）爆炸了，產生了全球影響。儘管美國與GPT-4O，Gemini和Claude這樣的LLM領導，以及與Mistral AI的法國，中國的百度和阿里巴巴最近分別與DeepSeek和Qwen一起進入了競技場。該比較檢查了DeepSeek V3和Qwen 2.5，探索了它們的功能和性能。 目錄的

表

deepseek-v3：概述
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> qwen2.5：概述
• >訪問qwen2.5
> deepseek-v3 vs. qwen2.5：詳細的比較
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  推理能力
  圖像分析
  >文檔分析
  內容創建
  編碼能力
> deepseek-v3或qwen2.5：判決
常見問題

deepSeek-v3：概述 Baidu的DeepSeek-V3是一家具有6710億個參數的開源LLM，接受了14.8萬億個高品質的標記。它專為研究和商業用途而設計，可提供部署靈活性，並在數學，編碼，推理和多語言任務方面表現出色。 它的上下文長度擴展到128K代幣，有效地處理長期輸入。 在2023年首次亮相的基礎上，V3在各種基準中超過了GPT-4O和Llama 3.1等模型。

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進一步閱讀：Andrej Karpathy對DeepSeek V3的具有成本效益的培訓的正面評價。

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>訪問deepseek-v3：

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qwen2.5：概述

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訪問qwen2.5：

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deepSeek-v3 vs. qwen2.5：詳細的比較

此比較評估了跨五個任務的兩個LLM：推理，圖像分析，文檔分析，內容創建和編碼。

推理能力：

>提示：涉及工作流優化的問題，計算效率提高，以增加運營成本。 >

輸出：

兩個模型都正確解決了問題。 DeepSeek V3的回應更清晰，更簡潔。

觀察值：

兩種模型均達到了準確的結果。 DeepSeek V3的結構化解釋和清晰的計算提供了卓越的用戶體驗。 判決：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：0

圖像分析：

提示：

分析運動記分牌圖像以確定獲胜球隊，勝利的邊緣和獲胜球隊的下一場比賽。

output：QWEN2.5，使用其聊天接口中的QVQ-72B-Preview模型，成功分析了圖像並提供了準確的信息。 DeepSeek V3未能分析圖像。

>觀察值：

判決：DeepSeek-V3：0 | qwen2.5：1

文檔分析：

>

提示：

提取密鑰見解並彙總提供的文檔。

輸出：

兩個模型提供了摘要。 Qwen2.5的摘要更加全面，並捕捉到了更多的細微差別。 觀察值：

>

雖然兩種模型都表現良好，但qwen2.5提供了一個更詳細且有見地的摘要。

判決：DeepSeek-V3：0 | qwen2.5：1

內容創建：

提示：

為新的健康品牌創建簡潔而引人入勝的業務。

> >>輸出：

兩種模型都產生了音高。 DeepSeek V3的音調更具數據驅動和簡潔，而Qwen2.5則更加註重敘事。

>觀察：最好的音高取決於投資者的偏好。 DeepSeek V3的以數據為中心的方法可能會吸引某些人，而Qwen2.5的敘述可能會引起其他人的共鳴。

判決：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：1

編碼能力：

提示：

為兒童的簡單，移動友好的單詞完成應用程序生成代碼。 >輸出：

兩個模型生成的代碼。 DeepSeek V3的代碼更加複雜，功能豐富，但可能更複雜。 Qwen2.5的代碼更簡單，但缺乏高級功能。

觀察值：> DeepSeek V3的代碼提供了更高級的功能，但是Qwen2.5的更簡單代碼可能更容易讓初學者理解。

判決：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：0

deepSeek-v3或qwen2.5：判決>DeepSeek V3的得分為3-1。 但是，這兩個模型都表現出巨大的潛力。 DeepSeek V3在推理和詳細的分析中表現出色，而QWEN2.5具有更大的模塊化和靈活性。 “最佳”模型取決於特定的需求和偏好。

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>常見問題 （類似於原始常見問題解答部分，但出於簡潔和清晰而改頭換面。）

以上是中國巨人面對面：DeepSeek-V3 vs Qwen2.5的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！