Введение
Сегодня большую роль играют большие языковые модели (LLM). В начале 2025 года, когда конкуренция за ИИ усилилась, Alibaba запустила новую модель Qwen2.5-max AIи DeepSeek, компания из Ханчжоу, Китай, выпустила модель R1, которая представляет собой вершину технологии LLM.
Deepseek R1 — это модель ИИ с открытым исходным кодом, которая привлекла внимание всего мира своим превосходным пользовательским опытом и производительностью. Она также вселяет больше надежд на сценарии применения и будущее ИИ. Модель с открытым исходным кодом означает, что любой человек или компания с достаточными аппаратными условиями может попытаться развернуть Deepseek R1 локально и испытать функции ИИ, аналогичные функциям открытого ИИ o1.
В этой статье основное внимание будет уделено Qwen2.5-max, подробно проанализированы его характеристики, проведено сравнение с DeepSeek R1, объяснены различия между ними и сценарии их применения, а также, наконец, предоставлены рекомендации по выбору наиболее подходящей модели.
Введение в модель Qwen2.5-max
Серия Qwen — это известный продукт LLM, Qwen2.5-max, последний продукт AI big model в серии Alibaba Cloud Qwen, позиционируется как крупномасштабная модель MoE (Mixture-of-Experts), нацеленная на достижение новых высот модельного интеллекта. Она надеется достичь лучшей производительности и удовлетворить больше потребностей и сценариев применения. Она имеет несколько основных преимуществ:
Массивная предварительная подготовка данных: Qwen2.5-max оснащен гигантским набором данных из 20 триллионов токенов, что обеспечивает ему сильное понимание языка и обширную базу знаний. Если мы хотим получить идеального ИИ LLM, важны хорошие данные.
Отличная способность рассуждать: Рассуждение — козырная карта Qwen2.5-max! Он продемонстрировал исключительную силу в строгих тестах авторитетных бенчмарков, таких как MMLU-Pro, LiveCodeBench, LiveBench и Arena-Hard, этот результат доказывает, что он хорош в сложной логике, вопросах на знания и решении проблем.
Многоязычное бесшовное переключение: Многоязычная обработка — еще одна изюминка Qwen2.5-max, особенно в области обработки естественного языка на неанглоязычных языках, где ее преимущества значительно превосходят преимущества DeepSeek R1. Создаете глобальное приложение? Qwen2.5-max — идеальный выбор для вас.
Лучший выбор ИИ на основе знаний: Создание наукоемких приложений? Qwen2.5-max — правильный выбор для вас! Его мощная база знаний и возможности рассуждения обеспечивают прочную основу для картирования знаний, интеллектуальных вопросов и ответов, создания контента и других сценариев применения.
Расширены возможности мультимодальных перевозок: Оснащенный навыками генерации изображений, Qwen2.5-max может легко обрабатывать мультимодальные данные, такие как текст, изображения и видео, открывая более широкие возможности применения.
Qwen2.5-max против DeepSeek R1: Сравнение
Qwen2.5-max и DeepSeek R1 являются лидерами в области LLM, но у каждого есть своя направленность и отличительные особенности:
| Характеристики/Модели | Qwen2.5-макс | DeepSeek R1 |
| Архитектура модели | Крупномасштабная модель МО | Модель MoE (671 миллиард параметров, 37 миллиардов активаций) |
| Масштаб обучающих данных | 20 триллионов токенов | Не указано явно, основано на DeepSeek-V3-Base Training |
| Основные преимущества | Вывод, многоязычная обработка, ИИ на основе знаний | возможности кодирования, ответы на вопросы, интеграция с веб-поиском |
| Мультимодальные возможности | Генерация изображения | Анализ изображений, веб-поиск |
| Открытый исходный код | Серия Qwen обычно имеет версии с открытым исходным кодом, но версия с открытым исходным кодом 2.5-max еще не подтверждена. | Модели с открытым исходным кодом более гибкие. |
| Требования к оборудованию | Выше | Ниже |
| Применимые сценарии | Фокус на сложных рассуждениях, многоязычных приложениях, наукоемких задачах, многомодальной генерации | задачи кодирования, системы ответов на вопросы, приложения, требующие интеграции веб-информации, и сценарии с аппаратными ограничениями. |
| Преимущества сравнительного теста | Многоязычная обработка, XTREME | вопрос-ответ (согласно некоторым источникам) |
Подведем итог одним предложением:
Выбирайте Qwen2.5-max: рассуждение, многоязычие, интенсивные знания, мультимодальная генерация? Выбирайте!
Выберите DeepSeek R1: кодирование, ответы на вопросы, веб-интеграция, аппаратные ограничения? Выбирайте!
Адрес опыта: предварительный просмотр
Qwen2.5-макс:
Официальный адрес мероприятия все еще обновляется, поэтому, пожалуйста, будьте внимательны:
адрес опыта API
DeepSeek R1:
Теплое напоминание: Адрес проведения мероприятия может измениться, пожалуйста, ознакомьтесь с последней официальной информацией.
Резюме: Выберите модель, которая вам больше всего подходит
Qwen2.5-max и DeepSeek R1, две звезды LLM, каждая со своими сильными сторонами. В зависимости от вашего сценария применения и основных потребностей, выбор наиболее подходящей модели — это путь. Мы с нетерпением ждем дальнейших прорывов в технологии ИИ, которые откроют человечеству безграничные возможности!
