DeepSeek 与 Qwen：模型能力对比！

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🕙2025-02-07

DeepSeek

DeepSeek的主要优势在于，与OpenAI或Google等竞争对手相比，它能够以明显更低的成本提供高性能。

DeepSeek的模型

DeepSeek-R1：一款旗舰模型，通过思维链推理在推理、数学和编码方面表现出色。例如，在解决复杂数学证明题时，它能运用思维链，一步步清晰地推导，最终得出准确结论；在编程中，面对复杂算法实现需求，也能凭借该能力高效完成代码编写。
DeepSeek-Coder：专注于代码生成和调试。当开发者遇到代码错误，它能精准定位问题，并提供可行的修改建议；在开发新功能时，也能快速生成基础代码框架。
DeepSeek-Math：专门解决复杂的数学问题。无论是高等数学中的微积分难题，还是数论中的复杂计算，它都能给出准确解答。
DeepSeek-VL：用于处理文本和视觉信息的多模态模型。比如输入一张风景图片并搭配一段文字描述，它能理解其中内容，并进行更丰富的拓展创作。
Janus-Pro-7B：与DALL-E 3竞争的多模态图像生成模型。它生成的图像细节丰富、色彩协调，在人物、风景等各类主题上都有出色表现。

DeepSeek的核心功能之一是其开源可访问性。DeepSeek的模型和训练细节是开源的，促进了创新和更广泛的可访问性。这种方法允许自定义并集成到各种应用程序中。

具有讽刺意味的是，主要的AI公司经常讨论开源AI模型的重要性，而很少将自己的模型开源。Sam Altman和Elon Musk都一再强调开源开发的价值，但他们很少向公众发布他们的模型。

独特功能

DeepThinking与搜索：DeepSeek可以DeepThink同时浏览互联网，这对于更好的个性化结果非常重要，而ChatGPT仍然缺乏这一点。例如在为用户提供旅游攻略时，它能一边深度思考规划合理行程，一边从网络上获取实时的景点信息、交通状况等，给出更贴合用户需求的方案。
更新：ChatGPT本周早些时候宣布了其深度研究模型——它同时进行互联网搜索和思考。截至目前，它可供Pro用户使用，在接下来的几周内，它将可供Plus和Teams用户使用。

性能：DeepSeek R1与ChatGPT o1

AIME 2024（数学考试）：DeepSeek-R1得分为79.8%，略高于OpenAI的79.2% 。在AIME 2024考试中的一道几何与代数结合的难题中，DeepSeek-R1能准确运用相关公式和定理，巧妙地构建解题思路，得出正确答案，展现出强大的数学解题能力。
Codeforces（编程）：两种模型都表现得非常出色，DeepSeek-R1为96.3%，OpenAI为96.6% 。在Codeforces竞赛中的一道算法编程题中，DeepSeek-R1生成的代码在时间复杂度和空间复杂度上都表现优秀，虽然与OpenAI稍有差距，但整体性能依然强劲。
MATH-500（数学）：DeepSeek-R1的得分率为97.3%，略高于OpenAI的96.4% 。在MATH-500的复杂数学运算和证明题中，DeepSeek-R1凭借其强大的数学推理能力，准确计算和论证，取得了优异成绩。
MMLU（常识）：DeepSeek-R1得分为90.8%，略优于OpenAI的91.8% 。在MMLU涵盖多领域常识的测试中，DeepSeek-R1对不同领域知识的理解和运用能力较为均衡，虽然比OpenAI稍低一点，但差距极小。
SWE-bench（软件工程）：这是两个模型最具挑战性的测试，DeepSeek-R1得分为49.2%，OpenAI得分为48.9% 。在SWE-bench的软件工程实践模拟测试中，DeepSeek-R1在项目架构设计、代码质量评估等方面表现较好，但仍有提升空间。

整体洞察

DeepSeek-R1和OpenAI的模型在大多数测试中的表现非常相似，它们之间只有很小的差异。两者都在数学和编程任务方面特别出色，同时在软件工程基准测试方面显示出改进的空间。

Qwen

Qwen AI是由阿里巴巴集团的Qwen团队开发的一系列大型语言模型和多模态模型。他们的最新版本Qwen 2.5-Max是一种先进的AI模型，在各种基准测试中都优于其他模型。

该模型在文档分析、视频理解和编码任务方面表现出优于GPT-4o、DeepSeek-V3和Claude 3.5 Sonnet的性能。

它也非常具有成本效益——比GPT-4o便宜10倍，比Claude 3.5 Sonnet便宜8倍。

Qwen的型号

Qwen2.5-Max：一个3250亿参数的混合专家（MoE）模型，在20万亿个代币上进行了训练，在编码、数学和多模态任务方面表现出色。它可以一次性分析一本600页的书的文档。例如在分析专业学术书籍时，它能快速理解书籍内容，总结核心观点，并对复杂知识点进行解读。
Qwen2.5-VL：用于视觉理解、文本分析和PC/手机控制的高级多模态模型，在各种基准测试中优于GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet。在处理图像与文字结合的任务时，它能精准理解图像和文字的关联，给出准确的分析结果。
Qwen2.5–1M：大型语言模型，具有高达100万个令牌的扩展上下文窗口，增强了其处理和分析冗长输入的能力。在处理长篇论文或复杂项目文档时，它能更好地把握整体内容，避免信息遗漏。
Qwen2–72B-Instruct：一个720亿参数的指令跟踪模型，专为复杂的语言理解和生成任务而设计。在撰写专业文案、故事创作等任务中，它能准确理解指令要求，创作出高质量内容。

独特功能

图像和视频生成：Qwen通过其聊天界面提供图像生成功能，类似于ChatGPT、Sora和Gemini。它的与众不同之处在于能够为生成的输出选择纵横比——这是一个特别有用的功能。而且图像生成会产生非常逼真的结果，尤其是在创建人物和物体的图像时，而不是风格化或类似素描的图稿时。例如用户想要生成一张特定比例的产品宣传图，Qwen能快速生成高清晰度、逼真的图像。
Web搜索：Qwen的Web搜索功能优于DeepSeek。在浏览互联网以生成响应时，它始终从行业专家来源中提取，使其结果更值得信赖。在搜索专业知识、行业动态等内容时，Qwen给出的信息更具权威性和可靠性。
工件：Qwen的工件功能改变了游戏规则，提供代码预览功能。虽然不像Claude的工件那样具有协作性，但在将代码添加到代码编辑器之前预览代码非常有用。在开发软件过程中，开发人员可以利用该功能快速查看代码效果，提高开发效率。

Qwen 2.5-Max的性能

Arena-Hard：Qwen 2.5-Max以令人印象深刻的89.4%领先，明显领先于其他型号。在Arena-Hard的综合知识与推理测试中，Qwen 2.5-Max展现出强大的实力，对各类难题都能准确解答。
MMLU-Pro：Qwen 2.5-Max得分76.1%，在专业级知识测验中表现出色。在MMLU-Pro涵盖医学、法律、金融等专业领域的测试中，Qwen 2.5-Max凭借丰富的知识储备和精准的理解能力，取得了不错的成绩。
GPQA-Diamond：在这项具有挑战性的测试中取得60.1%的成绩，表现出色。GPQA-Diamond测试注重对复杂问题的分析与解答，Qwen 2.5-Max在其中展现出了良好的问题解决能力。
LiveCodeBench：在此编码基准测试中得分38.7%，表现适中。在LiveCodeBench的编码测试中，Qwen 2.5-Max在代码编写速度和准确性上有一定表现，但相比顶尖编码模型还有提升空间。
LiveBench：达到62.2%，展现出扎实的能力。LiveBench综合评估模型的各项能力，Qwen 2.5-Max在这个测试中的表现证明了它在多个方面的均衡实力。

总体评估

Qwen 2.5-Max在一般知识和推理任务（Arena-Hard和MMLU-Pro）中表现出特别出色的表现，同时在编码和技术评估等专业领域保持有竞争力的分数。该模型在大多数基准测试中一直名列前茅，尤其是在Arena-Hard中表现出色，明显优于其他模型。

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