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QWEN2.5-MAX対deepseek-R1対kimi K1.5：どちらが最高ですか？
- Lisa Kudrowオリジナル
- 2025-03-07 09:55:10738ブラウズ
このブログ投稿では、3つの主要な中国の大手言語モデル（LLMS）を比較しています：QWEN2.5-MAX、DeepSeek-R1、およびKimi K1.5。 さまざまなベンチマークや現実世界のタスクにわたるパフォーマンスを分析して、現在のトップパフォーマーを決定します。
目次LLMSの紹介
- 技術的比較：ベンチマークと機能
- アプリケーションベースの分析：推論、ドキュメント処理、およびコーディング
- 結論
- よくある質問
の紹介
- qwen2.5-max：
- Alibaba CloudのクローズドソースマルチモーダルLLM、20兆以上のパラメーターとRLHF微調整を誇る。 それは高度な推論に優れており、画像とビデオを生成します。 deepseek-r1： deepseekのオープンソースモデル、補強学習と監視付き微調整を使用して訓練されています。 それは論理的推論、複雑な問題解決、数学、およびコーディングに輝いています。
- kimi k1.5：Moonshot AIのオープンソースマルチモーダルLLMは、簡潔なプロンプトで広範なコンテンツを処理できます。 多数のWebサイトでリアルタイムのWeb検索を提供し、複数のファイルを同時に処理し、STEM、コーディング、および一般的な推論の強度を示します。
ベンチマークパフォーマンス 以下の表は、さまざまな標準ベンチマークテストにわたる各LLMのパフォーマンスをまとめたものです。
重要な観察：Kimi K1.5およびQWEN2.5-MAXは、同等のコーディング習熟度（ライブコードベンチ）を示します。 deepseek-r1は、汎用質問応答（GPQA）でリードし、QWEN2.5-MAXはマルチサブジェクト知識（MMLU）および微妙な推論（C-EVAL）で優れたパフォーマンスを示しています。
機能の比較このテーブルは、各モデルのWebインターフェイスの主要な機能を強調しています。
アプリケーションベースの分析
高度な推論、マルチステップドキュメント処理、コーディングの3つのタスクでモデルのパフォーマンスを評価しましょう。 各モデルは、出力品質に基づいてスコア（0、0.5、または1）を受け取ります。
タスク1：高度な推論プロンプト： "地球が丸いことを数学的に証明します。"
[出力と分析テーブルは、元と同様にここに挿入されますが、簡潔さのために潜在的に言い換えられます]
スコア：qwen2.5-max：0 | deepseek-r1：0.5 | kimi K1.5：1
タスク2：マルチステップドキュメントの処理と分析プロンプト： "このレッスンを1つの文で要約し、フローチャートを作成し、概要をフランス語に翻訳します。[レッスンへのリンク]"
[出力と分析テーブルは、元と同様にここに挿入されますが、簡潔さのために潜在的に言い換えられます]
スコア：qwen2.5-max：1 | deepseek-r1：0.5 | kimi K1.5：0.5
タスク3：コーディングプロンプト： "WordleのようなアプリのHTMLコードを書き込みます。"
[出力と分析テーブルは、元と同様にここに挿入されますが、簡潔さのために潜在的に言い換えられます]
スコア：qwen2.5-max：1 | deepseek-r1：1 | kimi K1.5：0
最終スコアqwen2.5-max：2 | deepseek-r1：1.5 | Kimi K1.5：1.5
結論
QWEN2.5-MAXは印象的な能力を示しており、DeepSeek-R1とKimi K1.5との強力な競争を提供します。現在、Web検索と画像分析が不足していますが、その高度な推論、マルチモーダル生成（ビデオを含む）、およびユーザーフレンドリーなインターフェイス（「アーティファクト」機能を備えています）は、説得力のある選択となっています。 あなたに最適なモデルは、特定のニーズと優先順位に依存します。よくある質問
[FAQセクションはほぼ同じままであり、潜在的には、フローと簡潔さを改善するための軽微な文言調整を行います。]
ブラケットのセクションを、必要に応じて元の意味を維持しながら、より簡潔で流れるようなスタイルを達成しながら、必要に応じて、元のテキストからの関連するテーブルと分析に置き換えることを忘れないでください。 画像URLは変更されていません
以上がQWEN2.5-MAX対deepseek-R1対kimi K1.5：どちらが最高ですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。