Chinesische Riesengefühl: Deepseek-V3 gegen Qwen2.5

generative KI (Genai) ist in den letzten zwei Jahren explodiert und hat einen globalen Einfluss. Während die USA mit LLMs wie GPT-4O, Gemini und Claude und Frankreich mit Mistral AI führt, sind Chinas Baidu und Alibaba kürzlich mit Deepseek bzw. Qwen in die Arena eingetreten. In diesem Vergleich werden Deepseek V3 und Qwen 2.5 untersucht, wobei sie ihre Funktionen und Leistung untersuchen.

Inhaltsverzeichnis

• Deepseek-V3: Ein Überblick
  • Zugriff auf Deepseek-V3
• Qwen2.5: Ein Überblick
  • Zugriff auf Qwen2.5
• Deepseek-V3 gegen Qwen2.5: Ein detaillierter Vergleich
  • Argumentationsfunktionen
  • Bildanalyse
  • Dokumentanalyse
  • Inhaltserstellung
  • Codierungskompetenz
• Deepseek-V3 oder Qwen2.5: Das Urteil
• häufig gestellte Fragen

Deepseek-V3: Ein Überblick

Deepseek-V3 aus Baidu ist ein Open-Source-LLM mit 671 Milliarden Parametern, die auf 14,8 Billionen hochwertige Token ausgebildet sind. Es wurde für Forschungs- und kommerzielle Nutzung entwickelt und bietet Flexibilität der Bereitstellung und zeichnet sich in Mathematik, Codierung, Argumentation und mehrsprachigen Aufgaben aus. Die Kontextlänge erstreckt sich auf 128.000 Token und behandelt Langforminstrumente effektiv. Aufbauend auf seinem Debüt 2023 übertrifft V3 Modelle wie GPT-4O und Lama 3.1 in verschiedenen Benchmarks.

Weitere Lesen: Andrej Karpathys positive Bewertung des kostengünstigen Trainings von Deepseek V3.

Zugriff auf Deepseek-V3:

1. besuchen: https://www.php.cn/link/8003c8cdbcb8ca55652d4b2c5569d748 .
2. Registrieren Sie sich und klicken Sie auf "Jetzt starten".

qwen2.5: Ein Überblick

Alibaba Clouds QWEN2.5 ist ein dichtes LLM, der nur Decoder in verschiedenen Größen (0,5B bis 72B Parameter) erhältlich ist. Optimiert für Anweisungen, strukturierte Ausgänge (JSON, Tabellen), Codierung und mathematische Problemlösung unterstützt über 29 Sprachen und eine 128-K-Token-Kontextlänge. Zuvor nur über Umarmung und GitHub zugänglich, verfügt QWEN2.5 jetzt über eine benutzerfreundliche Weboberfläche.

Zugriff auf Qwen2.5:

1. gehen Sie zu: https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8 .
2. Melden Sie sich an oder melden Sie sich an.

Deepseek-V3 gegen Qwen2.5: Ein detaillierter Vergleich

Dieser Vergleich bewertet beide LLMs über fünf Aufgaben hinweg: Argumentation, Bildanalyse, Dokumentanalyse, Inhaltserstellung und Codierung.

Argumentationsfunktionen:

Eingabeaufforderung: Ein Problem mit Workflow -Optimierung, Berechnung der Effizienzgewinne gegen erhöhte Betriebskosten.

Ausgabe: Beide Modelle haben das Problem korrekt gelöst. Die Reaktion von Deepseek V3 war klarer und prägnanter.

Beobachtungen: Beide Modelle erzielten genaue Ergebnisse. Die strukturierte Erklärung von Deepseek V3 und klare Berechnungen lieferten eine überlegene Benutzererfahrung.

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

Bildanalyse:

Eingabeaufforderung: Analyse eines Sport -Anzeigetafelbilds, um das Gewinnerteam, den Siegspielraum und das nächste Spiel des Gewinners zu bestimmen.

Ausgabe: QWEN2.5, unter Verwendung des QVQ-72B-Preview-Modells in seiner Chat-Schnittstelle, analysierte das Bild erfolgreich und lieferte genaue Informationen. Deepseek v3 konnte das Bild nicht analysieren.

Beobachtungen: Die aktuellen Bildanalysefunktionen von Deepseek V3 sind auf die Textextraktion beschränkt. Qwen2.5, Nutzung zusätzlicher Modelle, zeigte eine überlegene Bildanalyse.

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

Dokumentanalyse:

Eingabeaufforderung: extrahieren wichtige Erkenntnisse und Zusammenfassung eines bereitgestellten Dokuments.

Ausgabe: Beide Modelle lieferten Zusammenfassungen. Die Zusammenfassung von Qwen2.5 war umfassender und erfasste mehr Nuancen.

Beobachtungen: Während beide Modelle gut abschnitten, bot Qwen2.5 eine detailliertere und aufschlussreichere Zusammenfassung.

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

Inhaltserstellung:

Eingabeaufforderung: Erstellen eines prägnanten und ansprechenden Geschäftsbereichs für eine neue Wellnessmarke.

Ausgabe: Beide Modelle erzeugten Stellplätze. Die Tonhöhe von Deepseek V3 war datengetrieben und prägnanter, während Qwen2.5er erzählerischer fokussiert war.

Beobachtungen: Die beste Tonhöhe hängt von der Präferenz der Anleger ab. Der datenorientierte Ansatz von Deepseek V3 könnte einige ansprechen, während die Erzählung von Qwen2.5 bei anderen in Anspruch nehmen könnte.

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

Codierungskenntnisse:

Eingabeaufforderung: Code für eine einfache, mobilfreundliche Word-Completion-App für Kinder generieren.

Ausgabe: Beide Modelle generierten Code. Der Code von Deepseek V3 war anspruchsvoller und merkmalreicher, aber möglicherweise komplexer. Der Code von Qwen2.5 war einfacher, fehlten jedoch fortgeschrittene Funktionen.

Beobachtungen: Der Code von Deepseek V3 bot fortgeschrittenere Funktionen, aber für Anfänger kann der einfachere Code von Qwen2.5 möglicherweise einfacher sein zu verstehen.

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

Deepseek-V3 oder Qwen2.5: Das Urteil

Deepseek V3 gewinnt mit einer Punktzahl von 3-1. Beide Modelle zeigen jedoch ein signifikantes Potenzial. Deepseek V3 zeichnet sich in Argumentation und detaillierte Analyse aus, während Qwen2.5 eine größere Modularität und Flexibilität bietet. Das "beste" Modell hängt von bestimmten Bedürfnissen und Vorlieben ab.

häufig gestellte Fragen

(ähnlich wie im ursprünglichen FAQ -Abschnitt, aber für Übersicht und Klarheit umformuliert.)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChinesische Riesengefühl: Deepseek-V3 gegen Qwen2.5. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!