중국 자이언츠 페이스 오프 : Deepseek-V3 vs Qwen2.5

Genai (Genai)는 지난 2 년 동안 폭발하여 전 세계적으로 영향을 미쳤습니다. 미국은 GPT-4O, Gemini 및 Claude와 같은 LLM을 이끌고 Mistral AI와 함께 프랑스, ​​중국의 바이두와 알리바바는 각각 Deepseek 및 Qwen과 함께 경기장에 들어갔다. 이 비교는 DeepSeek V3 및 Qwen 2.5를 검사하여 기능과 성능을 탐구합니다. 목차

deepseek-v3 : 개요 DeepSeek-v3 에 액세스합니다

qwen2.5 : 개요 액세스 QWEN2.5

Deepseek-v3 vs. Qwen2.5 : 상세한 비교 추론 능력
• 이미지 분석

문서 분석 컨텐츠 제작 코딩 숙련도

deepseek-v3 또는 qwen2.5 : 평결 자주 묻는 질문

Deepseek-V3 : 개요 Baidu의 Deepseek-V3는 14.8 조 고품질 토큰으로 훈련 된 671 억 파라미터를 자랑하는 오픈 소스 LLM입니다. 연구 및 상업용 사용을 위해 설계된이 제품은 배포 유연성을 제공하며 수학, 코딩, 추론 및 다국어 작업을 탁월합니다. 컨텍스트 길이는 128k 토큰으로 확장되어 긴 형태의 입력을 효과적으로 처리합니다. 2023 년 데뷔를 위해 V3는 다양한 벤치 마크에서 GPT-4O 및 LLAMA 3.1과 같은 모델을 능가합니다.

추가 독서 : Andrej Karpathy의 Deepseek V3의 비용 효율적인 훈련에 대한 긍정적 인 검토.

Deepseek-v3에 액세스 :

• 방문 : https://www.php.cn/link/8003cdbcb8ca55652d4b2c5569d748
.
• 등록하고 "지금 시작하십시오."
• qwen2.5 : 개요 Alibaba Cloud의 Qwen2.5는 다양한 크기 (0.5b ~ 72b 매개 변수)로 사용할 수있는 조밀 한 디코더 전용 LLM입니다. 명령어로 팔로우, 구조화 된 출력 (JSON, 테이블), 코딩 및 수학적 문제 해결에 최적화 된 29 개 이상의 언어와 128K 토큰 컨텍스트 길이를 지원합니다. Qwen2.5는 Hugging Face 및 Github을 통해서만 이전에 액세스 할 수있는 사용자 친화적 인 웹 인터페이스를 제공합니다.
QWEN2.5에 액세스 :

로 이동 : https://www.php.cn/link/e5732492e9d1ef72fee339a293b2f9e8 .

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Deepseek-v3 vs. Qwen2.5 : 자세한 비교

이 비교는 5 가지 작업의 LLM을 모두 평가합니다 : 추론, 이미지 분석, 문서 분석, 콘텐츠 작성 및 코딩. 추론 능력 :

프롬프트 : 워크 플로 최적화와 관련된 문제, 운영 비용 증가에 대한 효율성 계산. 출력 : 두 모델 모두 문제를 올바르게 해결했습니다. DeepSeek V3의 응답은 더 명확하고 간결했습니다 관찰 : 두 모델 모두 정확한 결과를 얻었습니다. DeepSeek V3의 구조화 된 설명과 명확한 계산은 우수한 사용자 경험을 제공했습니다. 평결 : DeepSeek-v3 : 1 | qwen2.5 : 0

이미지 분석 : 프롬프트 : 스포츠 스코어 보드 이미지를 분석하여 승리 팀, 승리 마진 및 승리 팀의 다음 경기를 결정합니다. 채팅 인터페이스 내에서 QVQ-72B-PRREVIEW 모델을 사용하여 출력 : QWEN2.5, 이미지를 성공적으로 분석하고 정확한 정보를 제공했습니다. DeepSeek V3는 이미지를 분석하지 못했습니다 관찰 :

DeepSeek V3의 현재 이미지 분석 기능은 텍스트 추출로 제한됩니다. 추가 모델을 활용하는 Qwen2.5는 우수한 이미지 분석을 보여 주었다

평결 : DeepSeek-v3 : 0 | qwen2.5 : 1 문서 분석 :

프롬프트 :

주요 통찰력 추출 및 제공된 문서를 요약합니다 출력 : 두 모델 모두 요약을 제공했습니다. Qwen2.5의 요약은 더 포괄적이고 더 많은 뉘앙스를 포착했습니다 관찰 : 두 모델이 모두 잘 수행되는 동안 Qwen2.5는 더 자세하고 통찰력있는 요약을 제공했습니다. 평결 : DeepSeek-v3 : 0 | qwen2.5 : 1

컨텐츠 생성 : 프롬프트 : 새로운 웰니스 브랜드를위한 간결하고 매력적인 비즈니스 피치 만들기. 출력 : 두 모델 모두 피치를 생성했습니다. DeepSeek V3의 피치는 더 데이터 중심적이고 간결한 반면 Qwen2.5는 더 이야기 중심이었습니다. 관찰 :

최고의 피치는 투자자 선호도에 따라 다릅니다. DeepSeek V3의 데이터 중심 접근 방식은 일부에게 호소 할 수 있지만 QWEN2.5의 이야기는 다른 사람들과 공명 할 수 있습니다. 평결 : DeepSeek-v3 : 1 | qwen2.5 : 1

코딩 숙련도 :

프롬프트 :

어린이를위한 간단하고 모바일 친화적 인 단어 완료 앱을위한 코드 생성. 출력 : 두 모델이 생성 된 코드. DeepSeek V3의 코드는 더 정교하고 기능이 풍부했지만 잠재적으로 더 복잡했습니다. QWEN2.5의 코드는 더 간단했지만 고급 기능이 부족했습니다 관찰 : DeepSeek v3의 코드는보다 고급 기능을 제공했지만 QWEN2.5의 더 간단한 코드는 초보자가 이해하기가 더 쉬울 수 있습니다. 평결 : DeepSeek-v3 : 1 | qwen2.5 : 0

Deepseek-v3 또는 Qwen2.5 : 평결 Deepseek V3는 3-1로 승리합니다. 그러나 두 모델 모두 상당한 잠재력을 보여줍니다. DeepSeek V3는 추론 및 상세한 분석에서 탁월한 반면 QWEN2.5는 더 큰 모듈성과 유연성을 제공합니다. "최고의"모델은 특정 요구와 선호도에 따라 다릅니다

자주 묻는 질문

(원래 FAQ 섹션과 유사하지만 간결함과 명확성을 위해 다시 표시됩니다.)

위 내용은 중국 자이언츠 페이스 오프 : Deepseek-V3 vs Qwen2.5의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!