Qwen2.5-Max vs DeepSeek-R1 vs Kimi K1.5: Mana yang terbaik?

Pos blog ini membandingkan tiga model bahasa besar Cina yang terkemuka (LLMS): QWEN.5-MAX, DEEPSEEK-R1, dan KIMI K1.5. Kami akan menganalisis prestasi mereka merentasi pelbagai tanda aras dan tugas dunia sebenar untuk menentukan pelaku teratas semasa.

Jadual Kandungan

• Pengenalan kepada LLMS
• Perbandingan Teknikal: Penanda aras dan ciri
• analisis berasaskan aplikasi: penalaran, pemprosesan dokumen, dan pengekodan
• Kesimpulan
• Soalan Lazim

Pengenalan kepada Qwen2.5-Max, DeepSeek-R1, dan Kimi K1.5

• qwen2.5-max: Alibaba Cloud's Cloud-Source Multimodal LLM, membanggakan lebih dari 20 trilion parameter dan RLHF penalaan halus. Ia cemerlang dalam Penalaran Lanjutan dan menjana imej dan video.
• DeepSeek-R1: Model sumber terbuka dari DeepSeek, dilatih menggunakan pembelajaran tetulang dan diselia dengan baik. Ia bersinar dalam penalaran logik, penyelesaian masalah kompleks, matematik, dan pengekodan.
• Kimi K1.5: Moonshot AI's Open-Source Multimodal LLM yang mampu mengendalikan kandungan yang luas dengan arahan ringkas. Ia menawarkan carian web masa nyata di banyak laman web dan memproses pelbagai fail secara serentak, menunjukkan kekuatan dalam STEM, pengekodan, dan penalaran umum.

Perbandingan Teknikal: Penanda aras dan ciri

kami akan menilai model -model ini berdasarkan prestasi penanda aras dan set ciri.

Prestasi penanda aras

Jadual di bawah meringkaskan prestasi setiap LLM merentasi pelbagai ujian penanda aras standard:

Pemerhatian Utama: Kimi K1.5 dan Qwen2.5-Max menunjukkan kemahiran pengekodan yang setanding (bangku kod langsung). DeepSeek-R1 mengetuai soalan umum menjawab soalan (GPQA), manakala Qwen2.5-Max menunjukkan prestasi unggul dalam pengetahuan multi-subjek (MMLU) dan penalaran nuanced (C-Eval).

Perbandingan ciri

Jadual ini menyoroti ciri utama setiap antara muka web model:

analisis berasaskan aplikasi

Mari kita menilai prestasi model pada tiga tugas: Penalaran Lanjutan, pemprosesan dokumen pelbagai langkah, dan pengekodan. Setiap model menerima skor (0, 0.5, atau 1) berdasarkan kualiti outputnya.

Tugas 1: Penalaran Lanjutan

prompt: "Secara matematik membuktikan bumi adalah bulat."

[Jadual output dan analisis akan dimasukkan di sini, sama dengan yang asal, tetapi berpotensi ditarik balik untuk kesesuaian]

skor: qwen2.5-max: 0 | DeepSeek-R1: 0.5 | Kimi K1.5: 1

Tugas 2: Pemprosesan & Analisis Dokumen Multi-Langkah

prompt: "meringkaskan pelajaran ini dalam satu ayat, membuat carta aliran, dan menterjemahkan ringkasan ke dalam bahasa Perancis. [Pautan ke pelajaran]"

[Jadual output dan analisis akan dimasukkan di sini, sama dengan yang asal, tetapi berpotensi ditarik balik untuk kesesuaian]

skor: qwen2.5-max: 1 | DeepSeek-R1: 0.5 | Kimi K1.5: 0.5

Tugas 3: Pengekodan

prompt: "Tulis kod html untuk aplikasi seperti wordle."

[Jadual output dan analisis akan dimasukkan di sini, sama dengan yang asal, tetapi berpotensi ditarik balik untuk kesesuaian]

skor: qwen2.5-max: 1 | DeepSeek-R1: 1 | Kimi K1.5: 0

Skor Akhir

qwen2.5-max: 2 | DeepSeek-R1: 1.5 | Kimi K1.5: 1.5

Kesimpulan

qwen2.5-max menunjukkan keupayaan yang mengagumkan, menawarkan persaingan yang kuat kepada DeepSeek-R1 dan Kimi K1.5. Walaupun kini kekurangan carian web dan analisis imej, penalaran lanjutan, generasi multimodal (termasuk video), dan antara muka mesra pengguna (dengan ciri "artifak") menjadikannya pilihan yang menarik. Model terbaik untuk anda bergantung pada keperluan dan keutamaan khusus anda.

Soalan -soalan yang sering ditanya

[Seksyen Soalan Lazim akan tetap sama, berpotensi dengan penyesuaian kata -kata kecil untuk aliran dan kesimpulan yang lebih baik.]

ingat untuk menggantikan bahagian kurungan dengan jadual dan analisis yang relevan dari teks asal, yang diulang semula seperti yang diperlukan untuk mengekalkan makna asal sambil mencapai gaya yang lebih ringkas dan mengalir. URL imej kekal tidak berubah.

Atas ialah kandungan terperinci Qwen2.5-Max vs DeepSeek-R1 vs Kimi K1.5: Mana yang terbaik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!