Wstęp
Obecnie duże modele językowe (LLM) odgrywają kluczową rolę. Na początku 2025 r., gdy konkurencja o AI się nasiliła, Alibaba wprowadziła na rynek nowy model Qwen2.5-max AIi DeepSeek, firma z Hangzhou w Chinach, wprowadziły na rynek model R1, który stanowi szczytowe osiągnięcie technologii LLM.
Deepseek R1 to model AI typu open source, który przyciągnął uwagę całego świata dzięki doskonałemu doświadczeniu użytkownika i wydajności. Daje również więcej nadziei na scenariusze aplikacji i przyszłość AI. Model typu open source oznacza, że każda osoba lub firma z odpowiednimi warunkami sprzętowymi może spróbować wdrożyć Deepseek R1 lokalnie i doświadczyć funkcji AI podobnych do funkcji open ai o1.
W tym artykule skupimy się na modelu Qwen2.5-max, szczegółowo przeanalizujemy jego funkcje, porównamy go z modelem DeepSeek R1, wyjaśnimy różnice między nimi i ich zastosowania, a na koniec przedstawimy doświadczenia, które pomogą Ci wybrać najbardziej odpowiedni model.
Wprowadzenie do modelu Qwen2.5-max
Seria Qwen to znany produkt LLM, Qwen2.5-max, najnowszy produkt AI large model w Alibaba Cloud Seria Qwen jest pozycjonowana jako model MoE (Mixture-of-Experts) na dużą skalę, mający na celu osiągnięcie nowych szczytów inteligencji modelu. Ma nadzieję osiągnąć lepszą wydajność i sprostać większej liczbie potrzeb i scenariuszy zastosowań. Ma kilka podstawowych zalet:
Ogromne wstępne szkolenie danych:Qwen2.5-max opiera się na gigantycznym zbiorze danych liczącym 20 bilionów tokenów, co zapewnia mu dobre zrozumienie języka i ogromną bazę wiedzy. Jeśli chcemy uzyskać idealny LLM w zakresie sztucznej inteligencji, dobre dane są ważne.
Doskonała zdolność rozumowania:Rozumowanie to atut Qwen2.5-max! Wykazał się niezwykłą siłą w rygorystycznych testach autorytatywnych benchmarków, takich jak MMLU-Pro, LiveCodeBench, LiveBench i Arena-Hard, ten wynik dowodził, że jest dobry w złożonej logice, pytaniach z wiedzy i rozwiązywaniu problemów.
Wielojęzyczne płynne przełączanie: Przetwarzanie wielojęzyczne to kolejny atut Qwen2.5-max, szczególnie w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego w językach innych niż angielski, gdzie jego zalety znacznie przewyższają zalety DeepSeek R1. Budujesz globalną aplikację? Qwen2.5-max jest dla Ciebie idealnym wyborem.
Pierwszy wybór sztucznej inteligencji opartej na wiedzy: Budowanie aplikacji intensywnie wykorzystujących wiedzę? Qwen2.5-max to właściwy wybór dla Ciebie! Jego potężna baza wiedzy i możliwości rozumowania zapewniają solidne podstawy do mapowania wiedzy, inteligentnych pytań i odpowiedzi, tworzenia treści i innych scenariuszy aplikacji.
Rozszerzone możliwości multimodalne:Wyposażony w funkcję generowania obrazu komputer Qwen2.5-max z łatwością radzi sobie z danymi multimodalnymi, takimi jak tekst, obrazy i filmy, otwierając bogatsze możliwości zastosowań.
Qwen2.5-max vs DeepSeek R1: Porównanie
Qwen2.5-max i DeepSeek R1 są liderami w dziedzinie LLM, ale każdy z nich ma swoje własne cele i charakterystyczne cechy:
| Cechy/modele | Qwen2.5-max | DeepSeek R1 |
| Architektura modelu | Model MoE na dużą skalę | Model MoE (671 miliardów parametrów, 37 miliardów aktywacji) |
| Skala danych szkoleniowych | 20 bilionów tokenów | Nie wspomniano wprost, na podstawie szkolenia podstawowego DeepSeek-V3 |
| Główne zalety | Wnioskowanie, przetwarzanie wielojęzyczne, sztuczna inteligencja oparta na wiedzy | możliwości kodowania, odpowiadanie na pytania, integracja wyszukiwania w sieci |
| Możliwości multimodalne | Generowanie obrazu | Analiza obrazu, wyszukiwanie w sieci |
| Otwarte źródło | Seria Qwen zwykle ma wersje open source, ale wersja open source 2.5-max nie została jeszcze potwierdzona. | Modele Open Source są bardziej elastyczne. |
| wymagania sprzętowe | Wyższy | Niżej |
| Scenariusze zastosowania | Skupienie się na złożonym rozumowaniu, aplikacjach wielojęzycznych, zadaniach wymagających dużej wiedzy, generowaniu multimodalnym | zadania kodowania, systemy odpowiadania na pytania, aplikacje wymagające integracji informacji internetowych oraz scenariusze ograniczone sprzętowo. |
| Zalety testów porównawczych | Przetwarzanie wielojęzyczne, XTREME | odpowiadanie na pytania (według niektórych źródeł) |
Podsumowanie w jednym zdaniu:
Wybierz Qwen2.5-max: rozumowanie, wielojęzyczność, wiedza-intensywność, multimodalne generowanie? Wybierz to!
Wybierz DeepSeek R1: kodowanie, odpowiadanie na pytania, integracja sieci, ograniczenia sprzętowe? Wybierz to!
Adres do obejrzenia: podgląd
Qwen2.5-max:
Oficjalny adres wydarzenia jest ciągle aktualizowany, dlatego prosimy o uważną lekturę:
Qwen doświadczenie onlineadres ence
Adres doświadczenia API
DeepSeek R1:
Ciepłe przypomnienie:Adres wydarzenia może ulec zmianie, prosimy zapoznać się z najnowszymi oficjalnymi informacjami.
Podsumowanie: Wybierz model, który najbardziej Ci odpowiada
Qwen2.5-max i DeepSeek R1, gwiazdy bliźniacze pola LLM, każda z własnymi mocnymi stronami. W zależności od scenariusza zastosowania i podstawowych potrzeb, wybór najbardziej odpowiedniego modelu jest właściwą drogą. Czekamy na dalsze przełomy w technologii AI, które dadzą ludzkości nieograniczone możliwości!
