DeepSeek 与 Qwen：版本详细分析

[Mimaktsa10]

人工智能世界一片喧嚣，1月更是多事之秋，DeepSeek 凭借革命性的开源 R1 模型一鸣惊人，阿里巴巴的 Qwen 也发布了新版本 Qwen 2.5 Max。

鉴于两个版本的发布时间相隔数天，DeepSeek 和 Qwen 目前似乎都在争夺“最佳 AI 模型”的称号。根据一些测试和早期评论，Qwen 2.5 和 DeepSeek V3 似乎都表现得非常出色。

因此，让我们比较一下这两个 AI 平台，看看目前市场上最好的 AI 模型是什么。

DeepSeek 和 Qwen 概述
在开始比较 DeepSeek 和 Qwen 之前，让我们先对这两个 AI 聊天机器人进行一下概述。

DeepSeek 是一家在发布 R1 模型后成为热 巴西号码数据 议话题的公司。利用 DeepSeek V3 和 R1，他们的聊天机器人已达到新的高度，能够超越市场上任何其他 AI 平台。

另一方面，尽管 Qwen 不如其竞争对手那么出名，但它已经成为人工智能领域的中流砥柱。Qwen 由阿里巴巴创建，多年来一直在稳步改进，据报道，Qwen 2.5 Max 的表现优于 DeepSeek V3 和 OpenAI GPT 4o。

DeepSeek 和 Qwen 的一个有趣事实是，它们都在 1 月份推出了新版本，间隔只有几天。那么，让我们比较一下 DeepSeek V3 和 Qwen 2.5 Max，看看哪一个更胜一筹。

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DeepSeek 和 Qwen 之间的区别
让我们首先从架构、性能和价格等方面对 DeepSeek 和 Qwen 进行比较。

DeepSeek

奎文

热门型号

DeepSeek V3

DeepSeek R1

Janus Pro 7-B（拥抱面）

Qwen 2.5 Max

Qwen 2.5 VL 72B 指令

建筑学

使用混合专家 (MoE) 和强化学习 (RL)

使用混合专家 (MoE)

推理模型

DeepSeek R1

没有推理模型

任务表现

更加技术化、注重细节

更加灵活

可扩展性

可扩展性有限

高度可扩展

采购政策

开源（R1 和 Janus Pro 7B）

旧款 Qwen 型号：开源

新模型：闭源

API 定价（每百万个令牌）

输入：0.55美元

产出：2.19美元

输入：$1.6

产出：6.4 美元

如上表所示，DeepSeek 和 Qwen 都有许多可用模型。对于 DeepSeek，他们的 R1 模型因擅长处理数学和技术任务而广受好评。他们最新的 Janus Pro 7B 在多模式功能方面表现出了巨大的潜力。

与此同时，Qwen 推出了最新的 2.5 Max，其表现似乎优于 DeepSeek V3 和 Open AI 的 4o。此外，他们的 2.5 VL 72B Instruct 也表现出良好的图像生成过程。

建筑学
DeepSeek 专注于使用混合元素 (MoE) 和强化学习 (RL)。通过 RL，DeepSeek 模型能够通过内容学习某些主题，并随着时间的推移调整其知识库。这意味着 DeepSeek 的响应和解决方案会随着通过用户交互学习更多信息而得到改进

另一方面，Qwen 基于元素混合，但其数据是预先训练的。因此，目前 Qwen 的任何模型都没有自适应学习机制。不过，Qwen 确实提供了微调等流程来改善模型可能存在的某些知识差距。

任务表现
在性能方面，DeepSeek 和 Qwen 各有千秋，因此对于不同的任务，一个模型会比另一个模型更好。