Perkenalan
Saat ini, model bahasa besar (LLM) memainkan peran penting. Pada awal tahun 2025, seiring meningkatnya persaingan untuk AI, Alibaba meluncurkan model AI Qwen2.5-max baru, dan DeepSeek, sebuah perusahaan dari Hangzhou, Cina, meluncurkan model R1, yang mewakili puncak teknologi LLM.
Deepseek R1 adalah model AI sumber terbuka yang telah menarik perhatian dunia karena pengalaman dan kinerja penggunanya yang luar biasa. Model ini juga membawa lebih banyak harapan untuk skenario aplikasi dan masa depan AI. Model sumber terbuka berarti bahwa setiap individu atau perusahaan dengan kondisi perangkat keras yang memadai dapat mencoba menerapkan Deepseek R1 secara lokal dan merasakan fungsi AI yang mirip dengan AI o1 terbuka.
Artikel ini akan berfokus pada Qwen2.5-max, menganalisis fitur-fiturnya secara mendalam, membandingkannya dengan DeepSeek R1, menjelaskan perbedaan antara keduanya dan skenario aplikasinya, dan akhirnya memberikan alamat pengalaman untuk membantu Anda memilih model yang paling sesuai.
Pengenalan model Qwen2.5-max
Seri Qwen adalah produk LLM yang terkenal, Qwen2.5-max, produk model besar AI terbaru dalam seri Qwen Alibaba Cloud, diposisikan sebagai model MoE (Mixture-of-Experts) skala besar, yang bertujuan untuk mencapai tingkat kecerdasan model yang baru. Produk ini berharap dapat mencapai kinerja yang lebih baik dan memenuhi lebih banyak kebutuhan dan skenario aplikasi. Produk ini memiliki beberapa keunggulan inti:
Pelatihan pra-data besar-besaran: Qwen2.5-max didukung oleh kumpulan data raksasa sebanyak 20 triliun token, yang memberinya pemahaman bahasa yang kuat dan basis pengetahuan yang luas. Jika kita ingin mendapatkan LLM AI yang sempurna, data yang baik itu penting.
Kemampuan penalaran yang sangat baik: Penalaran adalah kartu truf Qwen2.5-max! Telah menunjukkan kekuatan luar biasa dalam pengujian ketat dari berbagai tolok ukur resmi seperti MMLU-Pro, LiveCodeBench, LiveBench, dan Arena-Hard, skor ini membuktikan bahwa ia bagus dalam logika kompleks, pertanyaan pengetahuan, dan pemecahan masalah.
Peralihan multibahasa yang lancar: Pemrosesan multibahasa merupakan keunggulan lain dari Qwen2.5-max, khususnya di bidang NLP non-Inggris, yang keunggulannya jauh melampaui DeepSeek R1. Membangun aplikasi global? Qwen2.5-max merupakan pilihan ideal bagi Anda.
AI berbasis pengetahuan adalah pilihan pertama: Membangun aplikasi yang sarat pengetahuan? Qwen2.5-max adalah pilihan yang tepat untuk Anda! Basis pengetahuan dan kemampuan penalarannya yang kuat memberikan landasan yang kokoh untuk pemetaan pengetahuan, tanya jawab cerdas, pembuatan konten, dan skenario aplikasi lainnya.
Kemampuan multimoda diperluasDilengkapi dengan keterampilan pembuatan gambar, Qwen2.5-max dapat dengan mudah menangani data multimoda seperti teks, gambar, dan video, membuka kemungkinan aplikasi yang lebih kaya.
Qwen2.5-max vs DeepSeek R1: Perbandingan
Qwen2.5-max dan DeepSeek R1 keduanya merupakan pemimpin dalam LLM, tetapi masing-masing memiliki fokus dan fitur khasnya sendiri:
| Fitur/Model | Qwen2.5-maks | DeepSeek R1 |
| Arsitektur Model | Model MoE skala besar | Model MoE (671 miliar parameter, 37 miliar aktivasi) |
| Skala Data Pelatihan | 20 triliun token | Tidak disebutkan secara eksplisit, berdasarkan Pelatihan Dasar DeepSeek-V3 |
| Keunggulan Inti | Inferensi, pemrosesan multibahasa, AI berbasis pengetahuan | kemampuan pengkodean, menjawab pertanyaan, integrasi pencarian web |
| Kemampuan multi-moda | Pembuatan gambar | Analisis gambar, Pencarian web |
| Sumber terbuka | Seri Qwen biasanya memiliki versi sumber terbuka, tetapi versi sumber terbuka 2.5-max belum dikonfirmasi. | Model sumber terbuka lebih fleksibel. |
| persyaratan perangkat keras | Lebih tinggi | Lebih rendah |
| Skenario yang berlaku | Berfokus pada penalaran kompleks, aplikasi multibahasa, tugas-tugas yang membutuhkan banyak pengetahuan, dan pembuatan multimoda | tugas pengkodean, sistem tanya jawab, aplikasi yang memerlukan integrasi informasi web, dan skenario yang dibatasi perangkat keras. |
| Keuntungan uji benchmark | Pemrosesan multibahasa, XTREME | menjawab pertanyaan (menurut beberapa sumber) |
Satu kalimat untuk merangkum:
Pilih Qwen2.5-max: penalaran, multibahasa, padat pengetahuan, pembangkitan multimoda? Pilihlah!
Pilih DeepSeek R1: coding, tanya jawab, integrasi web, keterbatasan perangkat keras? Pilih saja!
Alamat pengalaman: pratinjau
Qwen2.5-maks:
Alamat pengalaman resmi masih diperbarui, jadi harap perhatikan baik-baik:
Pengalaman online Qwenalamat ence
Alamat pengalaman API
DeepSeek R1:
Pengingat hangat:Alamat pengalaman dapat berubah, silakan merujuk ke informasi resmi terbaru.
Ringkasan: Pilih model yang paling cocok untuk Anda
Qwen2.5-max dan DeepSeek R1, bintang kembar bidang LLM, masing-masing dengan kelebihannya sendiri. Bergantung pada skenario aplikasi dan kebutuhan inti Anda, memilih model yang paling sesuai adalah cara yang tepat. Kami menantikan terobosan berkelanjutan dalam teknologi AI, yang akan menghadirkan kemungkinan tak terbatas bagi umat manusia!
