中国巨人面对面：DeepSeek-V3 vs Qwen2.5

在过去的两年中，

生成的AI（Genai）爆炸了，产生了全球影响。尽管美国与GPT-4O，Gemini和Claude这样的LLM领导，以及与Mistral AI的法国，中国的百度和阿里巴巴最近分别与DeepSeek和Qwen一起进入了竞技场。该比较检查了DeepSeek V3和Qwen 2.5，探索了它们的功能和性能。 目录的

表

deepseek-v3：概述
• >访问DeepSeek-V3
> qwen2.5：概述
• >访问qwen2.5
> deepseek-v3 vs. qwen2.5：详细的比较
• >
  推理能力
  图像分析
  >文档分析
  内容创建
  编码能力
> deepseek-v3或qwen2.5：判决
常见问题

deepSeek-v3：概述 Baidu的DeepSeek-V3是一家具有6710亿个参数的开源LLM，接受了14.8万亿个高品质的标记。它专为研究和商业用途而设计，可提供部署灵活性，并在数学，编码，推理和多语言任务方面表现出色。 它的上下文长度扩展到128K代币，有效地处理长期输入。 在2023年首次亮相的基础上，V3在各种基准中超过了GPT-4O和Llama 3.1等模型。

>

进一步阅读：Andrej Karpathy对DeepSeek V3的具有成本效益的培训的正面评价。

>

>访问deepseek-v3：

>访问：

https://www.php.cn/link/8003c8c8cdbcb8ca5555652d4b2c5569d748
1. >。 注册，然后单击“立即开始”。

qwen2.5：概述

>

访问qwen2.5：

访问： https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8

>

>注册或登录。
1. >
deepSeek-v3 vs. qwen2.5：详细的比较

此比较评估了跨五个任务的两个LLM：推理，图像分析，文档分析，内容创建和编码。

推理能力：

>提示：涉及工作流优化的问题，计算效率提高，以增加运营成本。 >

输出：

两个模型都正确解决了问题。 DeepSeek V3的回应更清晰，更简洁。

观察值：

两种模型均达到了准确的结果。 DeepSeek V3的结构化解释和清晰的计算提供了卓越的用户体验。 判决：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：0

图像分析：

提示：

分析运动记分牌图像以确定获胜球队，胜利的边缘和获胜球队的下一场比赛。

output：QWEN2.5，使用其聊天接口中的QVQ-72B-Preview模型，成功分析了图像并提供了准确的信息。 DeepSeek V3未能分析图像。

>观察值：

判决：DeepSeek-V3：0 | qwen2.5：1

文档分析：

>

提示：

提取密钥见解并汇总提供的文档。

输出：

两个模型提供了摘要。 Qwen2.5的摘要更加全面，并捕捉到了更多的细微差别。 观察值：

>

虽然两种模型都表现良好，但qwen2.5提供了一个更详细且有见地的摘要。

判决：DeepSeek-V3：0 | qwen2.5：1

内容创建：

提示：

为新的健康品牌创建简洁而引人入胜的业务。

> >>输出：

两种模型都产生了音高。 DeepSeek V3的音调更具数据驱动和简洁，而Qwen2.5则更加注重叙事。

>观察：最好的音高取决于投资者的偏好。 DeepSeek V3的以数据为中心的方法可能会吸引某些人，而Qwen2.5的叙述可能会引起其他人的共鸣。

判决：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：1

编码能力：

提示：

为儿童的简单，移动友好的单词完成应用程序生成代码。 >输出：

两个模型生成的代码。 DeepSeek V3的代码更加复杂，功能丰富，但可能更复杂。 Qwen2.5的代码更简单，但缺乏高级功能。

观察值：> DeepSeek V3的代码提供了更高级的功能，但是Qwen2.5的更简单代码可能更容易让初学者理解。

判决：DeepSeek-V3：1 | qwen2.5：0

deepSeek-v3或qwen2.5：判决>DeepSeek V3的得分为3-1。 但是，这两个模型都表现出巨大的潜力。 DeepSeek V3在推理和详细的分析中表现出色，而QWEN2.5具有更大的模块化和灵活性。 “最佳”模型取决于特定的需求和偏好。

>

>常见问题 （类似于原始常见问题解答部分，但出于简洁和清晰而改头换面。）

以上是中国巨人面对面：DeepSeek-V3 vs Qwen2.5的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！