中国の巨人の対決：deepseek-v3 vs qwen2.5

生成AI（Genai）は過去2年間で爆発し、世界的な影響を与えました。米国はGPT-4O、ジェミニ、クロード、およびミストラルAIとのフランスなどのLLMをリードしていますが、中国のバイドゥとアリババはそれぞれディープセークとQwenとともにアリーナに入りました。この比較では、Deepseek V3とQwen 2.5を調べ、機能とパフォーマンスを調査します。

目次

deepseek-v3：概要
• deepseek-v3
  • へのアクセス
QWEN2.5：概要
• QWEN2.5
  • へのアクセス
deepseek-v3対qwen2.5：詳細な比較
• 推論能力
  画像分析
  ドキュメント分析
  コンテンツ作成
  コーディングの習熟度
deepseek-v3またはqwen2.5：verdict
よくある質問

deepseek-v3：概要 Baidu出身のDeepseek-V3は、14.8兆の高品質のトークンで訓練された6710億パラメーターを誇るオープンソースLLMです。研究と商業利用のために設計され、展開の柔軟性を提供し、数学、コーディング、推論、多言語タスクに優れています。 コンテキストの長さは128Kトークンに拡張され、長型の入力を効果的に処理します。 2023年のデビューに基づいて、V3はさまざまなベンチマークでGPT-4OやLlama 3.1などのモデルを上回ります。

さらなる読書：Andrej KarpathyのDeepseek V3の費用対効果の高いトレーニングの肯定的なレビュー。

deepseek-v3へのアクセス：

訪問：

https：//www.php.cn/link/8003c8cdbcb8ca55652d4b2c5569d748。

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1. qwen2.5：概要
Alibaba CloudのQWEN2.5は、さまざまなサイズ（0.5B〜72Bパラメーター）で利用可能な密なデコーダーのみのLLMです。命令に従う、構造化された出力（JSON、テーブル）、コーディング、および数学的な問題解決のために最適化されており、29を超える言語と128Kトークンのコンテキストの長さをサポートします。 以前はハグの顔とGithubを介してのみアクセスできましたが、QWEN2.5はユーザーフレンドリーなWebインターフェイスを備えています。

qwen2.5へのアクセス：

に移動：https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8。

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1. deepseek-v3 vs. qwen2.5：詳細な比較
この比較では、5つのタスクにわたるLLMの両方を評価します：推論、画像分析、ドキュメント分析、コンテンツの作成、コーディング。
2. 推論能力：

プロンプト：ワークフローの最適化、運用コストの増加に対する効率の増加を含む問題。

>

output：両方のモデルが問題を正しく解決しました。 Deepseek V3の応答はより明確かつ簡潔でした

観測：両方のモデルが正確な結果を達成しました。 Deepseek V3の構造化された説明と明確な計算により、優れたユーザーエクスペリエンスが提供されました。

評決：deepseek-v3：1 | QWEN2.5：0

画像分析：

プロンプト：

スポーツスコアボードの画像を分析して、勝利チーム、勝利のマージン、および勝利チームの次の試合を決定します。 output：

QWEN2.5は、チャットインターフェイス内のQVQ-72B-Previewモデルを使用して、画像を正常に分析し、正確な情報を提供しました。 Deepseek V3は画像の分析に失敗しました

観察： deepseek V3の現在の画像分析機能は、テキスト抽出に限定されています。 QWEN2.5、追加のモデルを活用し、優れた画像分析を実証しました

評決：deepseek-v3：0 | qwen2.5：1

ドキュメント分析：

プロンプト：重要な洞察を抽出し、提供されたドキュメントを要約します。

output：両方のモデルが概要を提供しました。 QWEN2.5の要約はより包括的であり、より多くのニュアンスを獲得しました

観察：

両方のモデルがうまく機能しましたが、QWEN2.5はより詳細で洞察に満ちた要約を提供しました。 評決：deepseek-v3：0 | qwen2.5：1

コンテンツ作成：

プロンプト：

新しいウェルネスブランドのために簡潔で魅力的なビジネスピッチを作成します。

output：両方のモデルがピッチを生成しました。 Deepseek V3のピッチはよりデータ駆動型で簡潔で、Qwen2.5はより物語に焦点を合わせていました。

観察：最高のピッチは投資家の好みに依存します。 Deepseek V3のデータに焦点を当てたアプローチは、一部の人にアピールするかもしれませんが、Qwen2.5の物語は他の人と共鳴するかもしれません。

評決：deepseek-v3：1 | qwen2.5：1

コーディングの習熟度：

プロンプト：

子供向けのシンプルでモバイルに優しい単語完了アプリのコードを生成します。 出力：

両方のモデルがコードを生成しました。 Deepseek V3のコードは、より洗練され、機能が豊富でしたが、潜在的に複雑でした。 QWEN2.5のコードは簡単でしたが、高度な機能がありませんでした

観察： deepseek v3のコードはより高度な機能を提供しましたが、qwen2.5のよりシンプルなコードは、初心者にとってより簡単に理解しやすいかもしれません。

評決：deepseek-v3：1 | QWEN2.5：0

deepseek-v3またはqwen2.5：verdict

Deepseek V3が3-1のスコアで勝ちます。 ただし、両方のモデルは重要な可能性を示しています。 Deepseek V3は推論と詳細な分析に優れていますが、QWEN2.5はより大きなモジュール性と柔軟性を提供します。 「最良の」モデルは、特定のニーズと好みに依存します

よくある質問

（元のFAQセクションに似ていますが、簡潔さと明確さのために言い換えられます。）

以上が中国の巨人の対決：deepseek-v3 vs qwen2.5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。